loadImage: преобразование с загрузкой изображения для Машинного обучения

Загружает данные изображения.

Использование

  loadImage(vars)

Аргументы

vars

Именованный список векторов символов имен входных переменных и имени выходной переменной. Обратите внимание, что входные переменные должны иметь один и тот же тип. Для однозначного соответствия между входными и выходными переменными можно использовать именованный вектор символов.

Сведения

loadImage загружает изображения по указанным путям.

Значение

Объект maml, определяющий преобразование.

Авторы

Корпорация Майкрософт Microsoft Technical Support

Примеры

 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")