microsoftml.extract_pixels: Извлечение пикселей из изображения

Usage

microsoftml.extract_pixels(cols: [str, dict, list],
    use_alpha: bool = False, use_red: bool = True,
    use_green: bool = True, use_blue: bool = True,
    interleave_argb: bool = False, convert: bool = True,
    offset: float = None, scale: float = None, **kargs)

Description

Извлекает значения пикселей из изображения.

Сведения

extract_pixels извлекает значения пикселей из изображения. Входные переменные — это изображения одинакового размера, обычно выход resizeImage преобразования. Выход — это пиксельные данные в виде векторов, которые обычно используются как признаки для обучающегося.

Arguments

cols

Строка символов или список имён переменных для трансформации. Если dict, ключи представляют имена новых переменных, которые нужно создать.

use_alpha

Указывает, использовать ли альфа-канал. Значение по умолчанию — False.

use_red

Указывает, стоит ли использовать красный канал. Значение по умолчанию — True.

use_green

Указывает, стоит ли использовать зелёный канал. Значение по умолчанию — True.

use_blue

Указывает, стоит ли использовать синий канал. Значение по умолчанию — True.

interleave_argb

Разделять ли каналы или переключать в ARGB-порядке. Это может быть важно, например, если вы обучаете сверточную нейронную сеть, так как это влияет на форму ядра, шаг и так далее.

convert

Стоит ли преобразовывать в плавающую точку. Значение по умолчанию — False.

offset

Задаёт смещение (предварительное масштабирование). Для этого требуется convert = True. Значение по умолчанию — None.

scale

Задаёт коэффициент масштаба. Для этого требуется convert = True. Значение по умолчанию — None.

карги

Дополнительные аргументы, отправленные в подсистему вычислений.

Returns

Объект, определяющий преобразование.

Пример

'''
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)

Выходные данные:

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: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, 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%), 0.00M WeightUpdates/sec
Done!
Estimated Post-training MeanError = 0.707499
___________________________________________________________________
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:00.2716496
Elapsed time: 00:00:00.0396484
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: 00:00:01.0508885
Elapsed time: 00:00:00.0133784

rx_neural_network
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.1339430
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, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.4977487
Finished writing 1 rows.
Writing completed.
  PredictedLabel  Score  Probability
0          False    0.0          0.5

Связанные материалы

  • Last updated on