tensorflow:: אופס:: EncodeJpeg
#include <image_ops.h>
JPEG-קודד תמונה.
תַקצִיר
image
היא תלת-ממדית uint8 Tensor של צורה [height, width, channels]
.
ניתן להשתמש format
attr כדי לעקוף את פורמט הצבע של הפלט המקודד. ערכים יכולים להיות:
- `''
: Use a default format based on the number of channels in the image. *
גווני אפור: Output a grayscale JPEG image. The
הערוציםdimension of
התמונהmust be 1. *
rgb: Output an RGB JPEG image. The
הערוציםdimension of
התמונה חייב להיות 3.
אם לא צוין format
או שהמחרוזת הריקה, נבחר פורמט ברירת מחדל בהתאם למספר הערוצים image
:
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- תמונה: תלת מימדית עם צורה
[height, width, channels]
.
מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs
):
- פורמט: פורמט תמונה לכל פיקסל.
- איכות: איכות הדחיסה מ-0 עד 100 (גבוהה יותר טובה ואיטית יותר).
- פרוגרסיבי: אם נכון, צור JPEG שנטען בהדרגה (מגס עד עדין).
- optimize_size: אם נכון, השקיע מעבד/זיכרון RAM כדי להקטין את הגודל ללא שינוי באיכות.
- chroma_downsampling: ראה http://en.wikipedia.org/wiki/Chroma_subsampling .
- density_unit: היחידה המשמשת לציון
x_density
ו-y_density
: פיקסלים לאינץ' ('in'
) או סנטימטר ('cm'
). - x_density: פיקסלים אופקיים ליחידת צפיפות.
- y_density: פיקסלים אנכיים ליחידת צפיפות.
- xmp_metadata: אם לא ריק, הטמע מטא נתונים של XMP זה בכותרת התמונה.
החזרות:
-
Output
: 0-D. תמונה מקודדת JPEG.
בנאים והורסים | |
---|---|
EncodeJpeg (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input image) | |
EncodeJpeg (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input image, const EncodeJpeg::Attrs & attrs) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
contents | |
operation |
תפקידים ציבוריים | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
פונקציות סטטיות ציבוריות | |
---|---|
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) |
מבנים | |
---|---|
tensorflow:: ops:: EncodeJpeg:: Attrs | קובעי תכונות אופציונליים עבור EncodeJpeg . |
תכונות ציבוריות
תוֹכֶן
::tensorflow::Output contents
מִבצָע
Operation operation
תפקידים ציבוריים
EncodeJpeg
EncodeJpeg( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input image )
EncodeJpeg
EncodeJpeg( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input image, const EncodeJpeg::Attrs & attrs )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
פונקציות סטטיות ציבוריות
ChromaDownsampling
Attrs ChromaDownsampling( bool x )
יחידת צפיפות
Attrs DensityUnit( StringPiece x )
פוּרמָט
Attrs Format( StringPiece x )
OptimizeSize
Attrs OptimizeSize( bool x )
פּרוֹגרֵסִיבִי
Attrs Progressive( bool x )
אֵיכוּת
Attrs Quality( int64 x )
XDensity
Attrs XDensity( int64 x )
XmpMetadata
Attrs XmpMetadata( StringPiece x )
YDensity
Attrs YDensity( int64 x )
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[],[],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```"]]