تدفق التوتر:: العمليات:: EncodeJpeg
#include <image_ops.h>
JPEG-ترميز الصورة.
ملخص
image
عبارة عن موتر uint8 ثلاثي الأبعاد للشكل [height, width, channels]
.
يمكن استخدام format
attr لتجاوز تنسيق الألوان للمخرجات المشفرة. يمكن أن تكون القيم:
- `''
: Use a default format based on the number of channels in the image. *
تدرج الرمادي: Output a grayscale JPEG image. The
يجب أن يكونdimension of
: Output a grayscale JPEG image. The
الصورةmust be 1. *
rgb: Output an RGB JPEG image. The
يجب أن يكونdimension of
: Output an RGB JPEG image. The
للصورة 3.
إذا لم يتم تحديد format
أو كانت عبارة عن سلسلة فارغة، فسيتم اختيار تنسيق افتراضي وفقًا لعدد القنوات الموجودة في image
:
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- الصورة: ثلاثية الأبعاد بالشكل
[height, width, channels]
.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- التنسيق: تنسيق الصورة لكل بكسل.
- الجودة: جودة الضغط من 0 إلى 100 (الأعلى أفضل وأبطأ).
- تقدمي: إذا كان صحيحًا، فقم بإنشاء ملف JPEG يتم تحميله تدريجيًا (من الخشن إلى الناعم).
- الأمثل_الحجم: إذا كان صحيحًا، فقم بإنفاق وحدة المعالجة المركزية/ذاكرة الوصول العشوائي لتقليل الحجم دون تغيير الجودة.
- chroma_downsampling: راجع http://en.wikipedia.org/wiki/Chroma_subsampling .
- Density_unit: الوحدة المستخدمة لتحديد
x_density
وكثافةy_density
: بكسل لكل بوصة ('in'
) أو سنتيمتر ('cm'
). - x_density: وحدات البكسل الأفقية لكل وحدة كثافة.
- y_density: وحدات البكسل العمودية لكل وحدة كثافة.
- xmp_metadata: إذا لم يكن فارغًا، فقم بتضمين بيانات تعريف XMP هذه في رأس الصورة.
العوائد:
-
Output
: 0-د. صورة بتشفير JPEG.
البنائين والمدمرين | |
---|---|
EncodeJpeg (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input image) | |
EncodeJpeg (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input image, const EncodeJpeg::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
contents | |
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
ChromaDownsampling (bool x) | |
DensityUnit (StringPiece x) | |
Format (StringPiece x) | |
OptimizeSize (bool x) | |
Progressive (bool x) | |
Quality (int64 x) | |
XDensity (int64 x) | |
XmpMetadata (StringPiece x) | |
YDensity (int64 x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: EncodeJpeg:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ EncodeJpeg . |
الصفات العامة
محتويات
::tensorflow::Output contents
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
EncodeJpeg
EncodeJpeg( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input image )
EncodeJpeg
EncodeJpeg( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input image, const EncodeJpeg::Attrs & attrs )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
وظائف ثابتة العامة
ChromaDownsampling
Attrs ChromaDownsampling( bool x )
وحدة الكثافة
Attrs DensityUnit( StringPiece x )
شكل
Attrs Format( StringPiece x )
تحسين الحجم
Attrs OptimizeSize( bool x )
تقدمية
Attrs Progressive( bool x )
جودة
Attrs Quality( int64 x )
كثافة X
Attrs XDensity( int64 x )
XmpMetadata
Attrs XmpMetadata( StringPiece x )
Yالكثافة
Attrs YDensity( int64 x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::EncodeJpeg Class Reference\n\ntensorflow::ops::EncodeJpeg\n===========================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nJPEG-encode an image.\n\nSummary\n-------\n\n`image` is a 3-D uint8 [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) of shape `[height, width, channels]`.\n\nThe attr `format` can be used to override the color format of the encoded output. Values can be:\n\n\n- \\`''`: Use a default format based on the number of channels in the image. *`grayscale`: `[Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output)` a grayscale JPEG image. The`channels`dimension of`image`must be 1. *`rgb`: `[Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output)` an RGB JPEG image. The`channels`dimension of`image\\` must be 3.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIf `format` is not specified or is the empty string, a default format is picked in function of the number of channels in `image`:\n\n\n- 1: [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) a grayscale image.\n- 3: [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) an RGB image.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- image: 3-D with shape `[height, width, channels]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs)):\n\n- format: Per pixel image format.\n- quality: Quality of the compression from 0 to 100 (higher is better and slower).\n- progressive: If True, create a JPEG that loads progressively (coarse to fine).\n- optimize_size: If True, spend CPU/RAM to reduce size with no quality change.\n- chroma_downsampling: See \u003chttp://en.wikipedia.org/wiki/Chroma_subsampling\u003e.\n- density_unit: Unit used to specify `x_density` and `y_density`: pixels per inch (`'in'`) or centimeter (`'cm'`).\n- x_density: Horizontal pixels per density unit.\n- y_density: Vertical pixels per density unit.\n- xmp_metadata: If not empty, embed this XMP metadata in the image header.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 0-D. JPEG-encoded image.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [EncodeJpeg](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a0ca40e89fe38209cf7585aa75db5253b)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image)` ||\n| [EncodeJpeg](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a79419850b6852e9fef1de27ccaeb02c9)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image, const `[EncodeJpeg::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [contents](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a993f3e068d50550dccdee87eab14bf46) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a4a6ed1dc754ddbe8448db94af6b97903) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a184e73345337120296e192103c1faa1b)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1abb0cb093da0dd1edcd437b7a5a6a501e)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a0b066a9fb1c91437f844cb0056d6bed9)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [ChromaDownsampling](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a955a859ac255af73650246c2be60efa6)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs) |\n| [DensityUnit](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1aac4afe05ce09cebfce9f62e2b733243d)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs) |\n| [Format](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a357af3801d374097cb3ab666711f727c)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs) |\n| [OptimizeSize](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a363d3434cd5e13cfe6646e5297e55617)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs) |\n| [Progressive](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1ad0bc11703455f6452e78d3e9290bfa30)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs) |\n| [Quality](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a8f272a8cab58219e417e67bad1538ee9)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs) |\n| [XDensity](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1aaf12a81368799b401dbfa78b22eb2e0f)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs) |\n| [XmpMetadata](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1aba918bc2d45a12d7eee5dab85c56badb)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs) |\n| [YDensity](#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1a34fd19ec04cb0d7801aa09095585eb64)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::EncodeJpeg::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/encode-jpeg/attrs) | Optional attribute setters for [EncodeJpeg](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/encode-jpeg#classtensorflow_1_1ops_1_1_encode_jpeg). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### contents\n\n```text\n::tensorflow::Output contents\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### EncodeJpeg\n\n```gdscript\n EncodeJpeg(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input image\n)\n``` \n\n### EncodeJpeg\n\n```gdscript\n EncodeJpeg(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input image,\n const EncodeJpeg::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### ChromaDownsampling\n\n```text\nAttrs ChromaDownsampling(\n bool x\n)\n``` \n\n### DensityUnit\n\n```text\nAttrs DensityUnit(\n StringPiece x\n)\n``` \n\n### Format\n\n```text\nAttrs Format(\n StringPiece x\n)\n``` \n\n### OptimizeSize\n\n```text\nAttrs OptimizeSize(\n bool x\n)\n``` \n\n### Progressive\n\n```text\nAttrs Progressive(\n bool x\n)\n``` \n\n### Quality\n\n```text\nAttrs Quality(\n int64 x\n)\n``` \n\n### XDensity\n\n```text\nAttrs XDensity(\n int64 x\n)\n``` \n\n### XmpMetadata\n\n```text\nAttrs XmpMetadata(\n StringPiece x\n)\n``` \n\n### YDensity\n\n```text\nAttrs YDensity(\n int64 x\n)\n```"]]