Apply Image Transformation

Questo articolo descrive come usare il componente Applica trasformazione immagine in Progettazione Azure Machine Learning per modificare una directory immagine di input in base a una trasformazione immagine specificata in precedenza.

È necessario connettere un componente Trasformazione immagine Init per specificare la trasformazione e quindi è possibile applicare tale trasformazione alla directory dell'immagine di input del componente Applica trasformazione immagine.

Come usare la trasformazione Applica immagine

1. Aggiungere il componente Applica trasformazione immagine alla pipeline. È possibile trovare questo componente nella categoria trasformazione dati Visione artificiale/immagine.

2. Connettere l'output della trasformazione Immagine Init all'input a sinistra della trasformazione Applica immagine.

   Nota

   Solo la trasformazione dell'immagine generata dal componente Trasformazione immagine Init viene accettata per questo componente. Per un altro tipo di trasformazione, connettersi a Applica trasformazione, in caso contrario verrà generato 'InvalidTransformationDirectoryError'.

3. Connettere la directory dell'immagine che si vuole trasformare.

4. In Modalità specificare per quale scopo si usa la trasformazione di input: "For training" o "For inference".

   Se si seleziona Per il training, verrà applicata tutta la trasformazione Init Image.

   Se si seleziona Per inferenza, la trasformazione come la creazione di nuovi esempi in modo casuale verrà esclusa prima di essere applicata. Ciò avviene perché le operazioni di trasformazione per creare nuovi esempi in modo casuale come "Capovolgimento orizzontale casuale" vengono usate per l'aumento dei dati nel training, che deve essere rimosso in inferenza perché gli esempi di inferenza devono essere corretti per la stima e la valutazione accurati.

   Nota

   Le trasformazioni che verranno escluse in modalità Per l'inferenza sono: ritaglio casuale ridimensionato, ritaglio casuale, capovolgimento orizzontale casuale, rotazione casuale, rotazione casuale, scala di grigio casuale, prospettiva casuale, cancellazione casuale.

5. Per applicare una trasformazione immagine a una nuova directory di immagini, inviare la pipeline.

Parametri del componente

Nome	Intervallo	Type	Predefinito	Descrizione
Mode	Qualsiasi	Modalità	(Richiedi all'utente di specificare)	A scopo di utilizzo della trasformazione di input. È consigliabile escludere le operazioni di trasformazione "Casuale" in inferenza, ma mantenerle nel training

Input previsti

Nome	Tipo	Descrizione
Trasformazione immagine di input	TransformationDirectory	Trasformazione immagine di input
Directory dell'immagine di input	ImageDirectory	Directory delle immagini da trasformare

Output

Nome	Tipo	Descrizione
Directory dell'immagine di output	ImageDirectory	Directory dell'immagine di output

Passaggi successivi

Vedere il set di componenti disponibili per Azure Machine Learning.