曝光過度層

[來源]

曝光過度 類別

keras_cv.layers.Solarization(
    value_range, addition_factor=0.0, threshold_factor=0.0, seed=None, **kwargs
)

對影像中的每個像素套用 (最大值 - 像素 + 最小值)。

如果在建立時沒有 threshold 參數，則該層會對所有值執行曝光過度。如果在建立時指定了 threshold，則該層只會擴充值大於 threshold 值的像素。

參考

• AutoAugment：從資料中學習擴充策略
• RandAugment

引數

• value_range：一個由兩個元素組成的元組或清單。第一個值表示傳入影像中值的最低界限，第二個值表示最高界限。傳入該層的影像的值應在 value_range 範圍內。
• addition_factor：（選用）兩個浮點數的元組、單一浮點數或 keras_cv.FactorSampler。對於每個擴充影像，會從提供的範圍中取樣一個值。如果傳入一個浮點數，則該範圍會被解釋為 (0, addition_factor)。如果指定，則在曝光過度和閾值處理之前，此值會加到每個像素。加法值應根據值範圍 (0, 255) 進行縮放，預設值為 0.0。
• threshold_factor：（選用）兩個浮點數的元組、單一浮點數或 keras_cv.FactorSampler。對於每個擴充影像，會從提供的範圍中取樣一個值。如果傳入一個浮點數，則該範圍會被解釋為 (0, threshold_factor)。如果指定，則只有大於此閾值的像素值才會進行曝光過度處理。
• seed：整數。用於建立隨機種子。

範例

(images, labels), _ = keras.datasets.cifar10.load_data()
print(images[0, 0, 0])
# [59 62 63]
# Note that images are Tensor with values in the range [0, 255]
solarization = Solarization(value_range=(0, 255))
images = solarization(images)
print(images[0, 0, 0])
# [196, 193, 192]

呼叫引數

• images：類型為 int 或 float 的張量，像素範圍為 [0, 255]，形狀為 [批次大小, 高度, 寬度, 通道數] 或 [高度, 寬度, 通道數]。