microsoftml.resize_image: cambia el tamaño de una imagen

Artículo
05/23/2023

Uso

microsoftml.resize_image(cols: [str, dict, list], width: int = 224,
    height: int = 224, resizing_option: ['IsoPad', 'IsoCrop',
    'Aniso'] = 'IsoCrop', **kargs)

Descripción

Cambia el tamaño de una imagen a una dimensión especificada mediante un método de cambio de tamaño determinado.

Detalles

resize_image cambia el tamaño de una imagen al alto y ancho especificados en un método de cambio de tamaño determinado. Las variables de entrada para esta transformación deben ser imágenes, que suelen ser el resultado de la transformación load_image.

Argumentos

cols

Cadena de caracteres o lista de nombres de variables que se transformarán. Si es dict, las claves representan los nombres de las nuevas variables que se crearán.

width

Especifica el ancho de la imagen escalada en píxeles. El valor predeterminado es 224.

height

Especifica el alto de la imagen escalada en píxeles. El valor predeterminado es 224.

resizing_option

Especifica el método de cambio de tamaño que se debe usar. Tenga en cuenta que todos los métodos usan interpolación bilineal. Las opciones son:

"IsoPad": el tamaño de la imagen se cambia de forma que se mantiene la relación de aspecto. Si es necesario, se rellena la imagen con negro para ajustarla al nuevo ancho o alto.
"IsoCrop": el tamaño de la imagen se cambia de forma que se mantiene la relación de aspecto. Si es necesario, la imagen se recorta para ajustarla al nuevo ancho o alto.
"Aniso": la imagen se estira hasta el nuevo ancho y alto, sin mantener la relación de aspecto.

El valor predeterminado es "IsoPad".

kargs

Argumentos adicionales que se envían al motor de proceso.

Devoluciones

Objeto que define la transformación.

Vea también

load_image, extract_pixels, featurize_image.

Ejemplo

'''
Example with images.
'''
import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_neural_network, rx_predict, rx_fast_linear
from microsoftml import load_image, resize_image, extract_pixels
from microsoftml.datasets.image import get_RevolutionAnalyticslogo

train = pandas.DataFrame(data=dict(Path=[get_RevolutionAnalyticslogo()], Label=[True]))

# Loads the images from variable Path, resizes the images to 1x1 pixels
# and trains a neural net.
model1 = rx_neural_network("Label ~ Features", data=train, 
            ml_transforms=[            
                    load_image(cols=dict(Features="Path")), 
                    resize_image(cols="Features", width=1, height=1, resizing="Aniso"), 
                    extract_pixels(cols="Features")], 
            ml_transform_vars=["Path"], 
            num_hidden_nodes=1, num_iterations=1)

# Featurizes the images from variable Path using the default model, and trains a linear model on the result.
# If dnnModel == "AlexNet", the image has to be resized to 227x227.
model2 = rx_fast_linear("Label ~ Features ", data=train, 
            ml_transforms=[            
                    load_image(cols=dict(Features="Path")), 
                    resize_image(cols="Features", width=224, height=224), 
                    extract_pixels(cols="Features")], 
            ml_transform_vars=["Path"], max_iterations=1)

# We predict even if it does not make too much sense on this single image.
print("\nrx_neural_network")
prediction1 = rx_predict(model1, data=train)
print(prediction1)

print("\nrx_fast_linear")
prediction2 = rx_predict(model2, data=train)
print(prediction2)

Salida:

Automatically adding a MinMax normalization transform, use 'norm=Warn' or 'norm=No' to turn this behavior off.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Using: AVX Math

***** Net definition *****
  input Data [3];
  hidden H [1] sigmoid { // Depth 1
    from Data all;
  }
  output Result [1] sigmoid { // Depth 0
    from H all;
  }
***** End net definition *****
Input count: 3
Output count: 1
Output Function: Sigmoid
Loss Function: LogLoss
PreTrainer: NoPreTrainer
___________________________________________________________________
Starting training...
Learning rate: 0.001000
Momentum: 0.000000
InitWtsDiameter: 0.100000
___________________________________________________________________
Initializing 1 Hidden Layers, 6 Weights...
Estimated Pre-training MeanError = 0.707823
Iter:1/1, MeanErr=0.707823(0.00%), 0.01M WeightUpdates/sec
Done!
Estimated Post-training MeanError = 0.707499
___________________________________________________________________
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:00.0820600
Elapsed time: 00:00:00.0090292
Automatically adding a MinMax normalization transform, use 'norm=Warn' or 'norm=No' to turn this behavior off.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Using 2 threads to train.
Automatically choosing a check frequency of 2.
Auto-tuning parameters: L2 = 5.
Auto-tuning parameters: L1Threshold (L1/L2) = 1.
Using model from last iteration.
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:01.0852660
Elapsed time: 00:00:00.0132126

rx_neural_network
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.0441601
Finished writing 1 rows.
Writing completed.
  PredictedLabel     Score  Probability
0          False -0.028504     0.492875

rx_fast_linear
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.5196788
Finished writing 1 rows.
Writing completed.
  PredictedLabel  Score  Probability
0          False    0.0          0.5

Compartir vía