extractPixels: Machine Learning ピクセルの抽出のデータ変換

[アーティクル]
05/23/2023

画像からピクセル値を抽出します。

使用方法

  extractPixels(vars, useAlpha = FALSE, useRed = TRUE, useGreen = TRUE,
    useBlue = TRUE, interleaveARGB = FALSE, convert = TRUE, offset = NULL,
    scale = NULL)

引数

`vars`

入力変数名の文字ベクトルの名前付きリストと、出力変数の名前。入力変数は同じ型である必要があることに注意してください。入力変数と出力変数の間の 1 対 1 のマッピングでは、名前付き文字ベクトルを使用できます。

`useAlpha`

アルファチャネルを使用するかどうかを指定します。既定値は FALSE です。

`useRed`

赤チャネルを使用するかどうかを指定します。既定値は TRUE です。

`useGreen`

緑チャネルを使用するかどうかを指定します。既定値は TRUE です。

`useBlue`

青チャネルを使用するかどうかを指定します。既定値は TRUE です。

`interleaveARGB`

各チャネルを分離するか、ARGB 順序でインターリーブするか。カーネルやストライドなどの形状に影響を与えるので、たとえば畳み込みニューラルネットワークをトレーニングしている場合にこれが重要になることがあります。

`convert`

浮動小数点数に変換するかどうか。既定値は FALSE です。

`offset`

オフセット (事前スケール) を指定します。これには convert = TRUE が必要です。既定値は NULL です。

`scale`

スケールファクターを指定します。これには convert = TRUE が必要です。既定値は NULL です。

説明

extractPixels は、画像からピクセル値を抽出します。入力変数は、同じサイズの画像 (通常は resizeImage の変換の出力) です。出力は、ベクター形式のピクセルデータで、通常、学習器で特徴として使用されます。

値

変換を定義する maml オブジェクト。

作成者

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

例


 train <- data.frame(Path = c(system.file("help/figures/RevolutionAnalyticslogo.png", package = "MicrosoftML")), Label = c(TRUE), stringsAsFactors = FALSE)

 # Loads the images from variable Path, resizes the images to 1x1 pixels and trains a neural net.
 model <- rxNeuralNet(
     Label ~ Features,
     data = train,
     mlTransforms = list(
         loadImage(vars = list(Features = "Path")),
         resizeImage(vars = "Features", width = 1, height = 1, resizing = "Aniso"),
         extractPixels(vars = "Features")
         ),
     mlTransformVars = "Path",
     numHiddenNodes = 1,
     numIterations = 1)

 # Featurizes the images from variable Path using the default model, and trains a linear model on the result.
 model <- rxFastLinear(
     Label ~ Features,
     data = train,
     mlTransforms = list(
         loadImage(vars = list(Features = "Path")),
         resizeImage(vars = "Features", width = 224, height = 224), # If dnnModel == "AlexNet", the image has to be resized to 227x227.
         extractPixels(vars = "Features"),
         featurizeImage(var = "Features")
         ),
     mlTransformVars = "Path")

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