Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: HSVToRGB
#include <image_ops.h> Bir veya daha fazla görüntüyü HSV'den RGB'ye dönüştürün.
Özet
Piksellerin RGB değerini içeren, images tensörüyle aynı şekle sahip bir tensör çıkışı sağlar. Çıkış yalnızca images değer [0,1] şeklindeyse iyi tanımlanır.
HSV kodlamasının açıklaması için rgb_to_hsv bakın.
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- görüntüler: 1-D veya daha yüksek derece. Dönüştürülecek HSV verileri. Son boyut 3 beden olmalıdır.
İade:
-
Output : RGB'ye dönüştürülen images .
Genel özellikler
Kamu işlevleri
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::HSVToRGB Class Reference\n\ntensorflow::ops::HSVToRGB\n=========================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nConvert one or more images from HSV to RGB.\n\nSummary\n-------\n\nOutputs a tensor of the same shape as the `images` tensor, containing the RGB value of the pixels. The output is only well defined if the value in `images` are in `[0,1]`.\n\nSee `rgb_to_hsv` for a description of the HSV encoding.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- images: 1-D or higher rank. HSV data to convert. Last dimension must be size 3.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): `images` converted to RGB.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [HSVToRGB](#classtensorflow_1_1ops_1_1_h_s_v_to_r_g_b_1a1409722c4dd53811c226fbb1f813bd66)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` images)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_h_s_v_to_r_g_b_1a5078b98877259cf977691d74045a8ce9) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_h_s_v_to_r_g_b_1a64224dbb99ba5a7093433f3ba94c224e) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_h_s_v_to_r_g_b_1ab34a36f7af9018c8c2e2c7a372d6ad8c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_h_s_v_to_r_g_b_1ada9be1d7e70b99306d4199283d565058)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_h_s_v_to_r_g_b_1a710f7313104d651aa5945500ccdc9274)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### HSVToRGB\n\n```gdscript\n HSVToRGB(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input images\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```"]]
