Inicializar a Transformação da Imagem

Este artigo descreve como usar o componente Init Image Transformation no designer do Azure Machine Learning para inicializar a transformação de imagem para especificar como você deseja que a imagem seja transformada.

Como configurar a Transformação de Imagem de Inicialização

1. Adicione o componente Init Image Transformation ao seu pipeline no designer.

2. Para Redimensionar, especifique se deseja redimensionar a imagem PIL de entrada para o tamanho determinado. Se você escolher 'True', poderá especificar o tamanho desejado da imagem de saída em Tamanho, por padrão 256.

3. Para Corte central, especifique se deseja cortar a imagem PIL fornecida no centro. Se você escolher 'True', poderá especificar o tamanho desejado da imagem de saída do corte em Tamanho de corte, por padrão 224.

4. Para Pad, especifique se deseja preencher a imagem PIL fornecida em todos os lados com o valor do pad 0. Se você escolher 'True', poderá especificar preenchimento (quantos pixels adicionar) em cada borda no Preenchimento.

5. Para Desvio de cor, especifique se deseja alterar aleatoriamente o brilho, o contraste e a saturação de uma imagem.

6. Para Tons de cinza, especifique se a imagem deve ser convertida em escala de cinza.

7. Para Corte aleatório redimensionado, especifique se deseja cortar a imagem PIL dada para tamanho aleatório e proporção. É feita uma colheita de tamanho aleatório (intervalo de 0,08 a 1,0) do tamanho original e uma proporção aleatória (intervalo de 3/4 a 4/3) da proporção original. Esta cultura é finalmente redimensionada para um determinado tamanho. Isso é comumente usado no treinamento das redes Inception. Se você escolher 'True', poderá especificar o tamanho de saída esperado de cada borda em Tamanho aleatório, por padrão 256.

8. Para Corte aleatório, especifique se deseja cortar a imagem PIL fornecida em um local aleatório. Se você escolher 'True', poderá especificar o tamanho de saída desejado da colheita em Tamanho aleatório da colheita, por padrão 224.

9. Para Inverter horizontal aleatória, especifique se deseja inverter horizontalmente a imagem PIL dada aleatoriamente com probabilidade de 0,5.

10. Para Inverter verticalmente aleatoriamente, especifique se deseja inverter verticalmente a imagem PIL dada aleatoriamente com probabilidade de 0,5.

11. Em Rotação aleatória, especifique se a imagem deve girar por ângulo. Se escolher 'Verdadeiro', pode especificar no intervalo de graus definindo Graus de rotação aleatórios, que significa (-graus, +graus), por predefinição 0.

12. Para Afinidade aleatória, especifique se a transformação afim aleatória do centro de manutenção da imagem é invariante. Se você escolher 'Verdadeiro', poderá especificar em intervalo de graus para selecionar em Graus afins aleatórios, o que significa (-graus, +graus), por padrão 0.

13. Para Escala de cinza aleatória, especifique se deseja converter aleatoriamente a imagem em escala de cinza com probabilidade 0,1.

14. Para Perspetiva aleatória, especifique se deseja executar a transformação de perspetiva da imagem PIL dada aleatoriamente com probabilidade de 0,5.

15. Conecte-se ao componente Aplicar transformação de imagem para aplicar a transformação especificada acima ao conjunto de dados da imagem de entrada.

16. Envie o pipeline.

Resultados

Após a conclusão da transformação, você pode encontrar imagens transformadas na saída do componente Aplicar transformação de imagem.

Notas técnicas

Consulte para obter mais informações sobre transformação de https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html imagem.

Parâmetros dos componentes

Nome	Intervalo	Type	Predefinido	Description
Redimensionar	Qualquer	Boolean	True	Redimensione a imagem PIL de entrada para o tamanho determinado
Tamanho	>=1	Número inteiro	256	Especifique o tamanho de saída desejado
Colheita central	Qualquer	Boolean	True	Corta a imagem PIL dada no centro
Dimensão da cultura	>=1	Número inteiro	224	Especificar o tamanho de saída desejado da safra
Pad	Qualquer	Booleano	False	Preencha a imagem PIL fornecida em todos os lados com o valor "pad" fornecido
Preenchimento	>=0	Número inteiro	0	Preenchimento em cada borda
Desvio de cor	Qualquer	Booleano	False	Alterar aleatoriamente o brilho, contraste e saturação de uma imagem
Tons de cinza	Qualquer	Booleano	False	Converter imagem em escala de cinza
Colheita redimensionada aleatoriamente	Qualquer	Booleano	False	Recorte a imagem PIL dada para tamanho aleatório e proporção
Tamanho aleatório	>=1	Número inteiro	256	Tamanho de saída esperado de cada aresta
Colheita aleatória	Qualquer	Booleano	False	Recorte a imagem PIL fornecida em um local aleatório
Tamanho aleatório da cultura	>=1	Número inteiro	224	Tamanho de produção desejado da cultura
Flip horizontal aleatório	Qualquer	Boolean	True	Inverter horizontalmente a imagem PIL dada aleatoriamente com uma dada probabilidade
Flip vertical aleatório	Qualquer	Booleano	False	Inverter verticalmente a imagem PIL dada aleatoriamente com uma determinada probabilidade
Rotação aleatória	Qualquer	Booleano	False	Rodar a imagem por ângulo
Graus de rotação aleatórios	[0,180]	Número inteiro	0	Gama de graus a selecionar
Afim aleatório	Qualquer	Booleano	False	Transformação afim aleatória do centro de manutenção de imagem invariante
Graus afins aleatórios	[0,180]	Número inteiro	0	Gama de graus a selecionar
Escala de cinza aleatória	Qualquer	Booleano	False	Converter aleatoriamente a imagem em tons de cinza com probabilidade de 0,1
Perspetiva aleatória	Qualquer	Booleano	False	Executa a transformação de perspetiva da imagem PIL dada aleatoriamente com probabilidade de 0,5
Apagamento aleatório	Qualquer	Booleano	False	Seleciona aleatoriamente uma região retangular em uma imagem e apaga seus pixels com probabilidade de 0,5

Saída

Nome	Tipo	Description
Transformação de imagem de saída	TransformationDirectory	Transformação de imagem de saída que pode ser conectada ao componente Aplicar transformação de imagem.

Próximos passos

Consulte o conjunto de componentes disponíveis para o Azure Machine Learning.