loadImage: transformación de la carga de imágenes de Machine Learning

Artigo
05/23/2023

Carga los datos de la imagen.

Uso

  loadImage(vars)

Argumentos

`vars`

Lista con nombre de vectores de caracteres de nombres de variables de entrada y el nombre de la variable de salida. Tenga en cuenta que todas las variables de entrada deben ser del mismo tipo. Para las asignaciones uno a uno entre variables de entrada y salida, se puede usar un vector de caracteres con nombre.

Detalles

loadImage: carga imágenes desde rutas de acceso.

Value

Un objeto maml que define la transformación.

Autores

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

Ejemplos


 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")

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