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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: एनकोडजेपीईजी
#include <image_ops.h>
एक छवि को JPEG-एन्कोड करें।
सारांश
image
एक 3-डी uint8 टेन्सर आकार [height, width, channels]
है।
एन्कोडेड आउटपुट के रंग प्रारूप को ओवरराइड करने के लिए attr format
उपयोग किया जा सकता है। मान हो सकते हैं:
- ```
: Use a default format based on the number of channels in the image. *
ग्रेस्केल : Output a grayscale JPEG image. The
छवि का : Output a grayscale JPEG image. The
dimension of
must be 1. *
आरजीबी : Output an RGB JPEG image. The
छवि का : Output an RGB JPEG image. The
dimension of
3 होना चाहिए।
यदि format
निर्दिष्ट नहीं है या खाली स्ट्रिंग है, तो image
में चैनलों की संख्या के फ़ंक्शन में एक डिफ़ॉल्ट प्रारूप चुना जाता है:
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- छवि: आकार
[height, width, channels]
के साथ 3-डी।
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- प्रारूप: प्रति पिक्सेल छवि प्रारूप।
- गुणवत्ता: संपीड़न की गुणवत्ता 0 से 100 तक (उच्च बेहतर और धीमी है)।
- प्रगतिशील: यदि सत्य है, तो एक JPEG बनाएं जो उत्तरोत्तर (मोटे से बारीक) लोड हो।
- ऑप्टिमाइज़_साइज़: यदि सही है, तो बिना गुणवत्ता परिवर्तन के आकार को कम करने के लिए सीपीयू/रैम खर्च करें।
- chroma_downsampling: http://en.wikipedia.org/wiki/Chroma_subsampling देखें।
- घनत्व_इकाई:
x_density
और y_density
निर्दिष्ट करने के लिए उपयोग की जाने वाली इकाई: पिक्सेल प्रति इंच ( 'in'
) या सेंटीमीटर ( 'cm'
)। - x_घनत्व: प्रति घनत्व इकाई क्षैतिज पिक्सेल।
- y_घनत्व: प्रति घनत्व इकाई लंबवत पिक्सेल।
- xmp_metadata: यदि खाली नहीं है, तो इस XMP मेटाडेटा को छवि शीर्षलेख में एम्बेड करें।
रिटर्न:
-
Output
: 0-डी. JPEG-एन्कोडेड छवि.
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
क्रोमाडाउनसैंपलिंग
Attrs ChromaDownsampling(
bool x
)
घनत्व इकाई
Attrs DensityUnit(
StringPiece x
)
Attrs Format(
StringPiece x
)
अनुकूलन आकार
Attrs OptimizeSize(
bool x
)
प्रगतिशील
Attrs Progressive(
bool x
)
गुणवत्ता
Attrs Quality(
int64 x
)
Xघनत्व
Attrs XDensity(
int64 x
)
Attrs XmpMetadata(
StringPiece x
)
Yघनत्व
Attrs YDensity(
int64 x
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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```"]]