CNTK評估影像轉換
此頁面描述一些可能實作，以使用 ImageReader 所傳送的資料來定型的CNTK模型上評估影像。 CSEvalClient範例程式會提供一個運作範例，特別是參考 EvaluateImageClassificationModel 方法。
概觀
CNTK ImageReader 外掛程式可讓影像資料摘要至CNTK模型，以進行定型、測試和評估。 ImageReader 有一些可設定的功能，可在啟用時對影像資料執行一些即時轉換。 這些可能的轉換包括：
- 裁剪
- 調整大小
- 套用平均值
- 強度
- 色彩
- 配置 (HWC 與 CHW)
使用CNTK.exe和影像讀取器進行影像評估
在此情況下，您可以在組態檔中指定映射轉換，而 Imagereader 將會執行定義的轉換。
透過 EvalDll (EvalWrapper) 以程式設計方式評估影像
在此情況下，必須先以程式設計方式執行必要的影像轉換，才能將映射傳遞至 Evalwrapper。
本節提供一些在評估之前執行這些轉換的可能實作。
例如，名為 CntkBitmapExtensions 的靜態類別可能包含如下所示的擴充方法。
調整大小
/// <summary>
/// Resizes an image
/// </summary>
/// <param name="image">The image to resize</param>
/// <param name="width">New width in pixels</param>
/// <param name="height">New height in pixesl</param>
/// <param name="useHighQuality">Resize quality</param>
/// <returns>The resized image</returns>
public static Bitmap Resize(this Bitmap image, int width, int height, bool useHighQuality)
{
var rect = new Rectangle(0, 0, width, height);
var newImg = new Bitmap(width, height);
newImg.SetResolution(image.HorizontalResolution, image.VerticalResolution);
using (var g = Graphics.FromImage(newImg))
{
g.CompositingMode = System.Drawing.Drawing2D.CompositingMode.SourceCopy;
if (useHighQuality)
{
g.InterpolationMode = System.Drawing.Drawing2D.InterpolationMode.HighQualityBicubic;
g.CompositingQuality = System.Drawing.Drawing2D.CompositingQuality.HighQuality;
g.SmoothingMode = System.Drawing.Drawing2D.SmoothingMode.HighQuality;
g.PixelOffsetMode = System.Drawing.Drawing2D.PixelOffsetMode.HighQuality;
}
else
{
g.InterpolationMode = System.Drawing.Drawing2D.InterpolationMode.Default;
g.CompositingQuality = System.Drawing.Drawing2D.CompositingQuality.Default;
g.SmoothingMode = System.Drawing.Drawing2D.SmoothingMode.Default;
g.PixelOffsetMode = System.Drawing.Drawing2D.PixelOffsetMode.Default;
}
var attributes = new ImageAttributes();
attributes.SetWrapMode(System.Drawing.Drawing2D.WrapMode.TileFlipXY);
g.DrawImage(image, rect, 0, 0, image.Width, image.Height, GraphicsUnit.Pixel, attributes);
}
return newImg;
}
在此情況下，可能的調用可能是：
var testBitmap = new Bitmap(Bitmap.FromFile(@"C:\rocket.bmp")).Resize(224, 224, true);
此命令會將 C:\rocket.bmp 影像大小調整為 224 x 224 圖元，以維持高品質的影像。
從 HWC 轉換為 CHW 的配置
CNTK中主要使用兩種版面配置類型：HWC 和 CHW。 第一個，HWC 是用於CNTK的預設格式。 第二個 CHW 是 GPU 中 cuDNN 所使用的格式。
請注意，實際的 檔案 配置 可能 不同。 我們正在查看記憶體標記法，而不是檔案內容
請注意，上述描述是指最快速移動維度最後一個常用資料 列主要 標記法。 CNTK通常會使用最快速移動維度的資料行主要標記法，其中以下分別會以 「CWH」 和 「WHC」 表示。
這表示假設使用 RGB 位元組大小為 10x10 的 HWC 格式點陣圖，記憶體空間會對應至：
Offset (byte) : 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ...29 30 31 32 33 34 35 36 37 ...
Height Pos : 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 1 1 1 1 1 1 ...
Width Pos : 0 0 0 1 1 1 2 2 2 ... 9 9 9 0 0 0 1 1 1 ...
Color Index : B G R B G R B G R ... B G R B G R B G R ...
在 CHW 的情況下，配置會是：
Offset (byte) : 0 1 2 3 ... 9 10 11 12 13 ...90 91 92 93 ... 99 100 ... 199 200 ... 299
Color Index : B B B B ... B B B B B ... B B B B ... B G ... G R ... R
Height Pos : 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 ... 9 9 9 9 ... 9 0 ... 9 0 ... 9
Width Pos : 0 1 2 3 ... 9 0 1 2 3 ... 0 1 2 3 ... 9 0 ... 9 0 ... 9
將 影像資料擷取 Bitmap 至 CHW 配置的可能擴充方法可能是：
/// <summary>
/// Extracts image pixels in CHW
/// </summary>
/// <param name="image">The bitmap image to extract features from</param>
/// <returns>A list of pixels in HWC order</returns>
public static List<float> ExtractCHW(this Bitmap image)
{
var features = new List<float>(image.Width * image.Height * 3);
for (int c = 0; c < 3; c++)
{
for (int h = 0; h < image.Height; h++)
{
for (int w = 0; w < image.Width; w++)
{
var pixel = image.GetPixel(w, h);
float v = c == 0 ? pixel.B : c == 1 ? pixel.G : pixel.R;
features.Add(v);
}
}
}
return features;
}
方法 Bitmap.GetPixel 會處理一些記憶體配置細微差異，讓我們專注于轉換本身。
此方法現在可以在評估之前用於影像轉換中。 假設與 Resize 中的點陣圖相同，我們可以使用下列調用，在 CHW 配置中擷取其資料：
var features = testBitmap.ExtractCHW();
向 features 量現在可作為影像分類模型的圖層輸入。 在範例程式中會提供一個運作中的 CSEvalClient 範例，特別是參考 EvaluateImageClassificationModel 方法。