ImageEstimatorsCatalog.ConvertToImage Méthode

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

Paquet:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v3.0.1

Créez un VectorToImageConvertingEstimator, qui crée une image à partir des données de la colonne spécifiée dans vers inputColumnName une nouvelle colonne : outputColumnName.

public static Microsoft.ML.Transforms.Image.VectorToImageConvertingEstimator ConvertToImage (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, int imageHeight, int imageWidth, string outputColumnName, string inputColumnName = default, Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits colorsPresent = Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator+ColorBits.Rgb, Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator.ColorsOrder orderOfColors = Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator+ColorsOrder.ARGB, bool interleavedColors = false, float scaleImage = 1, float offsetImage = 0, int defaultAlpha = 255, int defaultRed = 0, int defaultGreen = 0, int defaultBlue = 0);

static member ConvertToImage : Microsoft.ML.TransformsCatalog * int * int * string * string * Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits * Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator.ColorsOrder * bool * single * single * int * int * int * int -> Microsoft.ML.Transforms.Image.VectorToImageConvertingEstimator

<Extension()>
Public Function ConvertToImage (catalog As TransformsCatalog, imageHeight As Integer, imageWidth As Integer, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional colorsPresent As ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits = Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator+ColorBits.Rgb, Optional orderOfColors As ImagePixelExtractingEstimator.ColorsOrder = Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator+ColorsOrder.ARGB, Optional interleavedColors As Boolean = false, Optional scaleImage As Single = 1, Optional offsetImage As Single = 0, Optional defaultAlpha As Integer = 255, Optional defaultRed As Integer = 0, Optional defaultGreen As Integer = 0, Optional defaultBlue As Integer = 0) As VectorToImageConvertingEstimator

Paramètres

catalog

TransformsCatalog

Catalogue de la transformation.

imageHeight

Int32

Hauteur des images de sortie.

imageWidth

Int32

Largeur des images de sortie.

outputColumnName

String

Nom de la colonne résultant de la transformation de inputColumnName. Le type de données de cette colonne sera MLImage.

inputColumnName

String

Nom de la colonne avec les données à convertir en image. Cet estimateur fonctionne sur le vecteur de taille connue de Single, Double et Byte.

colorsPresent

ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits

Spécifie les ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits vecteurs de pixels d’entrée présents. L’ordre des couleurs est spécifié dans orderOfColors.

orderOfColors

ImagePixelExtractingEstimator.ColorsOrder

Ordre dans lequel les couleurs sont présentées dans le vecteur d’entrée.

interleavedColors

Boolean

Si les pixels sont entrelacés, c’est-à-dire s’ils sont dans orderOfColors l’ordre, ou séparés sous la forme planaire : toutes les valeurs d’une couleur pour tous les pixels, puis toutes les valeurs pour une autre couleur et ainsi de suite.

scaleImage

Single

Les valeurs sont mises à l’échelle par cette valeur avant d’être converties en pixels. Appliqué à la valeur vectorielle avant offsetImage.

offsetImage

Single

Le décalage est soustrait avant de convertir les valeurs en pixels. Appliqué à la valeur vectorielle après scaleImage.

defaultAlpha

Int32

La valeur par défaut pour la couleur alpha est remplacée si colorsPresent contient Alpha.

defaultRed

Int32

Valeur par défaut pour la couleur rouge, est remplacée si colorsPresent contient Red.

defaultGreen

Int32

Valeur par défaut pour la couleur verte, est remplacée si colorsPresent contient Green.

defaultBlue

Int32

Valeur par défaut pour la couleur bleue, est remplacée si colorsPresent contient Blue.

Retours

VectorToImageConvertingEstimator

Exemples

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class ConvertToImage
    {
        private const int imageHeight = 224;
        private const int imageWidth = 224;
        private const int numberOfChannels = 3;
        private const int inputSize = imageHeight * imageWidth * numberOfChannels;

        // Sample that shows how an input array (of doubles) can be used to interop
        // with image related estimators in ML.NET.
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Create a list of training data points.
            var dataPoints = GenerateRandomDataPoints(4);

            // Convert the list of data points to an IDataView object, which is
            // consumable by ML.NET API.
            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(dataPoints);

            // Image loading pipeline.
            var pipeline = mlContext.Transforms.ConvertToImage(imageHeight,
                imageWidth, "Image", "Features")
                .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels("Pixels", "Image"));

            var transformedData = pipeline.Fit(data).Transform(data);

            // Preview the transformedData.
            PrintColumns(transformedData);

            // Features                 Image                    Pixels
            // 185,209,196,142,52...    {Width=224, Height=224}  185,209,196,142,52...
            // 182,235,84,23,87...      {Width=224, Height=224}  182,235,84,23,87...
            // 192,214,247,22,38...     {Width=224, Height=224}  192,214,247,22,38...
            // 242,161,141,223,192...   {Width=224, Height=224}  242,161,141,223,192...
        }

        private static void PrintColumns(IDataView transformedData)
        {
            Console.WriteLine("{0, -25} {1, -25} {2, -25}", "Features", "Image",
                "Pixels");

            using (var cursor = transformedData.GetRowCursor(transformedData
                .Schema))
            {
                // Note that it is best to get the getters and values *before*
                // iteration, so as to facilitate buffer sharing (if applicable), and
                // column -type validation once, rather than many times.
                VBuffer<float> features = default;
                VBuffer<float> pixels = default;
                MLImage imageObject = null;

                var featuresGetter = cursor.GetGetter<VBuffer<float>>(cursor.Schema[
                    "Features"]);

                var pixelsGetter = cursor.GetGetter<VBuffer<float>>(cursor.Schema[
                    "Pixels"]);

                var imageGetter = cursor.GetGetter<MLImage>(cursor.Schema["Image"]);
                while (cursor.MoveNext())
                {

                    featuresGetter(ref features);
                    pixelsGetter(ref pixels);
                    imageGetter(ref imageObject);

                    Console.WriteLine("{0, -25} {1, -25} {2, -25}", string.Join(",",
                        features.DenseValues().Take(5)) + "...",
                        $"Width={imageObject.Width}, Height={imageObject.Height}",
                        string.Join(",", pixels.DenseValues().Take(5)) + "...");
                }

                // Dispose the image.
                imageObject.Dispose();
            }
        }

        private class DataPoint
        {
            [VectorType(inputSize)]
            public float[] Features { get; set; }
        }

        private static IEnumerable<DataPoint> GenerateRandomDataPoints(int count,
            int seed = 0)
        {
            var random = new Random(seed);

            for (int i = 0; i < count; i++)
                yield return new DataPoint
                {
                    Features = Enumerable.Repeat(0,
                    inputSize).Select(x => (float)random.Next(0, 256)).ToArray()
                };
        }
    }
}