mindspore.dataset.vision.c_transforms.SoftDvppDecodeResizeJpeg

class mindspore.dataset.vision.c_transforms.SoftDvppDecodeResizeJpeg(size)[源代码]

使用Ascend系列芯片DVPP模块的模拟算法对JPEG图像进行解码和缩放。

建议在以下场景使用该算法：训练时不使用Ascend芯片的DVPP模块，推理时使用Ascend芯片的DVPP模块，推理的准确率低于训练的准确率； 并且输入图像尺寸大小应在 [32*32, 8192*8192] 范围内。 图像长度和宽度的缩小和放大倍数应在 [1/32, 16] 范围内。使用该算子只能输出具有均匀分辨率的图像，不支持奇数分辨率的输出。

参数：

  • size (Union[int, Sequence[int]]) - 图像的输出尺寸大小。如果 size 是整数，将调整图像的较短边长度为 size，且保持图像的宽高比不变；若输入是2元素组成的序列，则以2个元素分别为高和宽放缩至(高度, 宽度)大小。

异常：

  • TypeError - 当 size 不是int或不是Sequence[int]类型。

  • ValueError - 当 size 不为正数。

  • RuntimeError - 如果输入的Tensor不是一个一维序列。

支持平台：

CPU

样例：

>>> # decode and resize image, keeping aspect ratio
>>> transforms_list1 = [c_vision.SoftDvppDecodeResizeJpeg(70)]
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list1,
...                                                 input_columns=["image"])
>>> # decode and resize to portrait style
>>> transforms_list2 = [c_vision.SoftDvppDecodeResizeJpeg((80, 60))]
>>> image_folder_dataset_1 = image_folder_dataset_1.map(operations=transforms_list2,
...                                                     input_columns=["image"])