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Python tf.image.random_saturation用法及代碼示例


通過隨機因子調整 RGB 圖像的飽和度。

用法

tf.image.random_saturation(
    image, lower, upper, seed=None
)

參數

  • image RGB 圖像或圖像。最後一個維度的大小必須為 3。
  • lower 浮點數。隨機飽和因子的下限。
  • upper 浮點數。隨機飽和因子的上限。
  • seed operation-specific 種子。它將與graph-level 種子一起使用，以確定將在此操作中使用的真實種子。請參閱set_random_seed 的文檔以了解它與graph-level 隨機種子的交互。

返回

  • 調整後的圖像，形狀和 DType 與 image 相同。

拋出

  • ValueError 如果 upper <= lower 或 lower < 0 。

等效於 adjust_saturation() 但使用在區間 [lower, upper) 中隨機選取的 saturation_factor 。

使用示例：

x = [[[1.0, 2.0, 3.0],
      [4.0, 5.0, 6.0]],
    [[7.0, 8.0, 9.0],
      [10.0, 11.0, 12.0]]]
tf.image.random_saturation(x, 5, 10)
<tf.Tensor:shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[ 0. ,  1.5,  3. ],
        [ 0. ,  3. ,  6. ]],
       [[ 0. ,  4.5,  9. ],
        [ 0. ,  6. , 12. ]]], dtype=float32)>

要在給定 seed 值的情況下生成確定性結果，請使用 tf.image.stateless_random_saturation 。與使用seed 參數和tf.image.random_* ops 不同，tf.image.stateless_random_* ops 保證相同的結果給定相同的種子，而與調用函數的次數無關，並且與全局種子設置無關(例如 tf.random.set_seed )。

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.image.random_saturation。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。