codecamp

TensorFlow函数:tf.image.ssim_multiscale

tf.image.ssim_multiscale函数

tf.image.ssim_multiscale(
    img1,
    img2,
    max_val,
    power_factors=_MSSSIM_WEIGHTS
)

定义在:tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.

计算img1和img2之间的MS-SSIM.

该函数假设img1和img2是图像批处理,即最后三个维度是[height, width, channels].

注意:真正的SSIM仅在灰度上定义.此功能不执行任何色彩空间转换.(如果输入已经是YUV,那么它将计算平均YUV SSIM.)

参数:

  • img1:第一批图像.
  • img2:第二批图像,必须与img1具有相同的秩.
  • max_val:图像的动态范围(即最大允许值与最小允许值之间的差值).
  • power_factors:每个量表的权重都是可迭代的,所用的比例数是列表的长度,索引0是未缩放的分辨率的权重,每个增加的缩放对应于被2采样的图像,默认为(0.0448,0.2856,0.3001,0.2363,0.1333).

返回:

包含批处理中每个图像的MS-SSIM值的张量,值在[0,1]范围内,返回带形状:broadcast(img1.shape [: - 3],img2.shape [: - 3])的张量.

TensorFlow函数:tf.image.ssim
TensorFlow函数:tf.image.total_variation
温馨提示
下载编程狮App,免费阅读超1000+编程语言教程
取消
确定
目录

TensorFlow 函数介绍

TensorFlow 函数模块:tf

TensorFlow的image模块

TensorFlow使用之tf.io

TensorFlow使用之tf.keras

TensorFlow函数教程:tf.keras.applications

TensorFlow函数教程:tf.keras.backend

TensorFlow使用之tf.metrics

TensorFlow使用之tf.nn

TensorFlow使用之tf.python_io

TensorFlow 功能函数

关闭

MIP.setData({ 'pageTheme' : getCookie('pageTheme') || {'day':true, 'night':false}, 'pageFontSize' : getCookie('pageFontSize') || 20 }); MIP.watch('pageTheme', function(newValue){ setCookie('pageTheme', JSON.stringify(newValue)) }); MIP.watch('pageFontSize', function(newValue){ setCookie('pageFontSize', newValue) }); function setCookie(name, value){ var days = 1; var exp = new Date(); exp.setTime(exp.getTime() + days*24*60*60*1000); document.cookie = name + '=' + value + ';expires=' + exp.toUTCString(); } function getCookie(name){ var reg = new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]*)(;|$)'); return document.cookie.match(reg) ? JSON.parse(document.cookie.match(reg)[2]) : null; }