ImageFeatureDescriptor Clase

Definición

Espacio de nombres:

Windows.AI.MachineLearning

Describe las propiedades de la imagen que espera el modelo.

public ref class ImageFeatureDescriptor sealed : ILearningModelFeatureDescriptor

/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
class ImageFeatureDescriptor final : ILearningModelFeatureDescriptor

[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
public sealed class ImageFeatureDescriptor : ILearningModelFeatureDescriptor

Public NotInheritable Class ImageFeatureDescriptor
Implements ILearningModelFeatureDescriptor

Herencia

Object Platform::Object IInspectable ImageFeatureDescriptor

Atributos

ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute

Implementaciones

ILearningModelFeatureDescriptor

Requisitos de Windows

Familia de dispositivos	Windows 10, version 1809 (se introdujo en la versión 10.0.17763.0)
API contract	Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (se introdujo en la versión v1.0)

Ejemplos

En el ejemplo siguiente se carga un modelo desde un archivo local, se crea una sesión a partir de él y se obtienen las características de entrada y salida.

private async Task LoadModelAsync(string _modelFileName)
{
    LearningModel _model;
    LearningModelSession _session;
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;

    try
    {
        // Load and create the model
        var modelFile = 
            await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri($"ms-appx:///Assets/{_modelFileName}"));
        _model = await LearningModel.LoadFromStorageFileAsync(modelFile);

        // Create the evaluation session with the model
        _session = new LearningModelSession(_model);

        //Get input and output features of the model
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> inputFeatures = _model.InputFeatures.ToList();
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> outputFeatures = _model.OutputFeatures.ToList();

        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription = inputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image) as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription = outputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor) as TensorFeatureDescriptor;
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

Comentarios

Windows Server

Para usar esta API en Windows Server, debe usar Windows Server 2019 con Experiencia de escritorio.

Seguridad para subprocesos

Esta API es segura para subprocesos.

Propiedades

BitmapAlphaMode	Especifica el modo alfa esperado de la imagen.
BitmapPixelFormat	Especifica el formato de píxel esperado (orden de canal, profundidad de bits y tipo de datos).
Description	Descripción de lo que se usa esta característica para en el modelo.
Height	Alto esperado de la imagen.
IsRequired	Si es true, debe enlazar un valor a esta característica antes de llamar a LearningModelSession.Evaluate.
Kind	El tipo de característica: úselo para saber qué clase derivada se va a usar.
Name	Nombre que se usa para enlazar valores a esta característica.
PixelRange	Proporciona la información esperada de LearningModelPixelRange para su uso con el modelo.
Width	Ancho de imagen esperado.

Consulte también

• Windows ML
• Ejemplos de Windows ML (GitHub)