Initialisieren einer Bildtransformation

2025-05-02

In diesem Artikel wird beschrieben, wie die Init Image Transformation-Komponente im Azure Machine Learning-Designer verwendet wird, um eine Bildtransformation zu initialisieren, um damit anzugeben, wie ein Bild transformiert werden soll.

Konfigurieren von Init Image Transformation

Fügen Sie die Komponente Init Image Transformation im Designer Ihrer Pipeline hinzu.
Geben Sie für Resize an, ob die Größe des PIL-Eingabebilds gemäß der Angabe geändert werden soll. Wenn Sie ‚True‘ wählen, können Sie die gewünschte Größe des Ausgabebilds in Size angeben, der Standardwert ist 256.
Geben Sie für Center crop an, ob das angegebene PIL-Bild in der Mitte zugeschnitten werden soll. Wenn Sie ‚True‘ wählen, können Sie die gewünschte Ausgabebildgröße des Zuschnitts in Crop size angeben, der Standardwert ist 224.
Geben Sie in Pad an, ob das angegebene PIL-Bild auf allen Seiten mit dem Auffüllwert 0 aufgefüllt werden soll. Wenn Sie ‚True‘ wählen, können Sie die Auffüllung für jede Kante (wie viele Pixel hinzugefügt werden sollen) in Padding angeben.
Geben Sie in Color jitter an, ob Helligkeit, Kontrast und Sättigung eines Bilds zufällig geändert werden sollen.
Geben Sie in Grayscale an, ob das Bild in Graustufen konvertiert werden soll.
Geben Sie in Random resized crop an, ob das angegebene PIL-Bild auf eine zufällige Größe und ein zufälliges Seitenverhältnis zugeschnitten werden soll. Es wird ein Zuschnitt zufälliger Größe (Bereich von 0,08 bis 1,0) gegenüber der Originalgröße und einem zufälligen Seitenverhältnis (Bereich von 3/4 bis 4/3) gegenüber dem ursprünglichen Seitenverhältnis erstellt. Die Größe dieses Zuschnitts wird schließlich auf die angegebene Größe geändert. Dies wird häufig beim Trainieren des Inception-Netzwerks verwendet. Wenn Sie ‚True‘ wählen, können Sie die erwartete Ausgabegröße jeder Kante in Random size angeben, der Standardwert ist 256.
Geben Sie für Random crop an, ob das angegebene PIL-Bild an einer zufälligen Stelle zugeschnitten werden soll. Wenn Sie ‚True‘ auswählen, können Sie die gewünschte Ausgabegröße des Zuschnitts in Random crop size angeben, der Standardwert ist 224.
Geben Sie für Random horizontal flip an, ob das angegebene PIL-Bild zufällig mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5 horizontal gekippt werden soll.
Geben Sie für Random vertical flip an, ob das angegebene PIL-Bild zufällig mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5 vertikal gekippt werden soll.
Geben Sie in Random rotation an, ob das Bild um einen Winkel gedreht werden soll. Wenn Sie ‚True‘ wählen, können Sie einen Gradbereich angeben, indem Sie Random rotation degrees festlegen, was (Grad -, Grad +) bedeutet, der Standardwert ist 0.
Geben Sie in Random affine an, ob eine zufällige affine Transformation des Bilds erfolgen soll, ohne Veränderung der Bildmitte. Wenn Sie ‚True‘ wählen, können Sie einen Gradbereich angeben, den Sie in Random rotation degrees auswählen können, was (Grad -, Grad +) bedeutet, der Standardwert ist 0.
Geben Sie in Random grayscale an, ob das Bild zufällig in Graustufen konvertiert werden soll, mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,1.
Geben Sie in Random perspective an, ob mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5 eine zufällige Perspektivtransformation des angegebenen PIL-Bilds durchgeführt werden soll.
Stellen Sie eine Verbindung mit der Komponente Apply Image Transformation (Bildtransformation anwenden) her, um die oben angegebene Transformation auf das Eingabe-Bilddataset anzuwenden.
Übermitteln Sie die Pipeline.

Ergebnisse

Nach dem Abschluss der Transformation finden Sie die transformierten Bilder in der Ausgabe der Komponente Apply Image Transformation (Bildtransformation anwenden).

Technische Hinweise

Weitere Informationen zur Bildtransformation finden Sie unter https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html.

Komponentenparameter

Name	Bereich	type	Standard	BESCHREIBUNG
Größe ändern	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Richtig	Ändern der Größe des PIL-Eingabebilds auf die angegebene Größe
Größe	>=1	Ganze Zahl	256	Geben Sie die gewünschte Ausgabegröße an.
Zentriert zuschneiden	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Richtig	Schneidet das angegebene PIL-Bild in der Mitte zu
Größe zuschneiden	>=1	Ganze Zahl	224	Geben Sie die gewünschte Ausgabegröße des Zuschnitts an
Unterlage	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Auffüllen des angegebenen PIL-Bilds auf allen Seiten mit dem angegebenen Wert von „pad“
Auffüllen	>=0	Ganze Zahl	0	Auffüllen an jeder Kante
Farb-Jitter	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Helligkeit, Kontrast und Sättigung eines Bilds zufällig ändern
Graustufen	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Konvertieren eines Bilds in Graustufen
Zufällige größenänderungszuschneiden	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Schneidet das angegebene PIL-Bild auf eine zufällige Größe und ein zufälliges Seitenverhältnis zu
Zufällige Größe	>=1	Ganze Zahl	256	Erwartete Ausgabegröße jeder Kante
Zufälliger Zuschnitt	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Beschneidet das angegebene PIL-Bild an einer zufälligen Stelle
Zufällige Zuschneidegröße	>=1	Ganze Zahl	224	Gewünschte Ausgabegröße des Zuschnitts
Zufälliges horizontales Kippen	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Richtig	Angegebenes PIL-Bild mit einer angegebenen Wahrscheinlichkeit zufällig horizontal kippen
Zufälliger vertikaler Flip	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Angegebenes PIL-Bild mit einer angegebenen Wahrscheinlichkeit zufällig vertikal kippen
Zufällige Drehung	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Drehen des Bilds um einen Winkel
Zufällige Drehungsgrade	[0,180]	Ganze Zahl	0	Gradbereich zur Auswahl
Zufällige affine	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Zufällige affine Transformation des Bilds ohne Veränderung der Bildmitte
Zufällige affine Grad	[0,180]	Ganze Zahl	0	Gradbereich zur Auswahl
Zufällige Graustufen	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Bild mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,1 zufällig in Graustufen konvertieren
Zufällige Perspektive	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Führt mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5 eine zufällige Perspektivtransformation des angegebenen PIL-Bilds durch
Zufälliges Löschen	Beliebig	Boolescher Typ (Boolean)	Falsch	Wählt mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5 einen rechteckigen Bereich in einem Bild aus und löscht dessen Pixel

Ausgabe

Name	type	BESCHREIBUNG
Ausgabebildtransformation	TransformationDirectory	Ausgabebildtransformation, die mit der Komponente Apply Image Transformation (Bildtransformation anwenden) verbunden werden kann.

Nächste Schritte

Hier finden Sie die für Azure Machine Learning verfügbaren Komponenten.