loadImage: Transformation beim Laden von Bildern mit maschinellem Lernen

Lädt Bilddaten.

Verwendung

  loadImage(vars)

Argumente

vars

Eine benannte Liste von Zeichenvektoren von Eingabevariablennamen und der Name der Ausgabevariablen. Beachten Sie, dass die Eingabevariablen identischen Typs sein müssen. Für 1:1-Zuordnungen zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen kann ein benannter Zeichenvektor verwendet werden.

Details

loadImage lädt Bilder aus Pfaden.

Wert

Ein maml-Objekt, das die Transformation definiert.

Autor(en)

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

Beispiele

 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")