ImageEstimatorsCatalog.ConvertToImage 메서드

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

패키지:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v2.0.0

에 VectorToImageConvertingEstimator지정된 inputColumnName 열의 데이터에서 새 열 outputColumnName로 이미지를 만드는 를 만듭니다.

public static Microsoft.ML.Transforms.Image.VectorToImageConvertingEstimator ConvertToImage (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, int imageHeight, int imageWidth, string outputColumnName, string inputColumnName = default, Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits colorsPresent = Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator+ColorBits.Rgb, Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator.ColorsOrder orderOfColors = Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator+ColorsOrder.ARGB, bool interleavedColors = false, float scaleImage = 1, float offsetImage = 0, int defaultAlpha = 255, int defaultRed = 0, int defaultGreen = 0, int defaultBlue = 0);

static member ConvertToImage : Microsoft.ML.TransformsCatalog * int * int * string * string * Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits * Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator.ColorsOrder * bool * single * single * int * int * int * int -> Microsoft.ML.Transforms.Image.VectorToImageConvertingEstimator

<Extension()>
Public Function ConvertToImage (catalog As TransformsCatalog, imageHeight As Integer, imageWidth As Integer, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional colorsPresent As ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits = Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator+ColorBits.Rgb, Optional orderOfColors As ImagePixelExtractingEstimator.ColorsOrder = Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator+ColorsOrder.ARGB, Optional interleavedColors As Boolean = false, Optional scaleImage As Single = 1, Optional offsetImage As Single = 0, Optional defaultAlpha As Integer = 255, Optional defaultRed As Integer = 0, Optional defaultGreen As Integer = 0, Optional defaultBlue As Integer = 0) As VectorToImageConvertingEstimator

매개 변수

catalog

TransformsCatalog

변환의 카탈로그입니다.

imageHeight

Int32

출력 이미지의 높이입니다.

imageWidth

Int32

출력 이미지의 너비입니다.

outputColumnName

String

의 변환으로 인해 발생하는 열의 이름입니다 inputColumnName. 이 열의 데이터 형식은 입니다 MLImage.

inputColumnName

String

이미지로 변환할 데이터가 있는 열의 이름입니다. 이 추정기는 , Double 및 Byte의 Single알려진 크기 벡터에서 작동합니다.

colorsPresent

ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits

현재 입력 픽셀 벡터를 지정 ImagePixelExtractingEstimator.ColorBits 합니다. 색 순서는 에 orderOfColors지정됩니다.

orderOfColors

ImagePixelExtractingEstimator.ColorsOrder

입력 벡터에 색이 표시되는 순서입니다.

interleavedColors

Boolean

픽셀이 인터리브되는지 여부, 즉 순서에 관계없이 orderOfColors 평면 형식으로 구분됩니다. 모든 픽셀의 한 색에 대한 모든 값, 다른 색에 대한 모든 값 등입니다.

scaleImage

Single

값은 픽셀로 변환되기 전에 이 값으로 크기가 조정됩니다. 이전 offsetImage의 벡터 값에 적용됩니다.

offsetImage

Single

값을 픽셀로 변환하기 전에 오프셋을 뺍니다. 이후 scaleImage의 벡터 값에 적용됩니다.

defaultAlpha

Int32

알파 색의 기본값은 가 포함된 경우 colorsPresent 재정의됩니다.Alpha

defaultRed

Int32

가 포함된 경우 colorsPresent 빨간색의 기본값이 재정의됩니다.Red

defaultGreen

Int32

녹색의 기본값은 가 포함된 경우 colorsPresent 재정의됩니다.Green

defaultBlue

Int32

가 포함된 경우 colorsPresent 파란색의 기본값이 재정의됩니다.Blue

반환

VectorToImageConvertingEstimator

예제

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class ConvertToImage
    {
        private const int imageHeight = 224;
        private const int imageWidth = 224;
        private const int numberOfChannels = 3;
        private const int inputSize = imageHeight * imageWidth * numberOfChannels;

        // Sample that shows how an input array (of doubles) can be used to interop
        // with image related estimators in ML.NET.
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Create a list of training data points.
            var dataPoints = GenerateRandomDataPoints(4);

            // Convert the list of data points to an IDataView object, which is
            // consumable by ML.NET API.
            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(dataPoints);

            // Image loading pipeline.
            var pipeline = mlContext.Transforms.ConvertToImage(imageHeight,
                imageWidth, "Image", "Features")
                .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels("Pixels", "Image"));

            var transformedData = pipeline.Fit(data).Transform(data);

            // Preview the transformedData.
            PrintColumns(transformedData);

            // Features                 Image                    Pixels
            // 185,209,196,142,52...    {Width=224, Height=224}  185,209,196,142,52...
            // 182,235,84,23,87...      {Width=224, Height=224}  182,235,84,23,87...
            // 192,214,247,22,38...     {Width=224, Height=224}  192,214,247,22,38...
            // 242,161,141,223,192...   {Width=224, Height=224}  242,161,141,223,192...
        }

        private static void PrintColumns(IDataView transformedData)
        {
            Console.WriteLine("{0, -25} {1, -25} {2, -25}", "Features", "Image",
                "Pixels");

            using (var cursor = transformedData.GetRowCursor(transformedData
                .Schema))
            {
                // Note that it is best to get the getters and values *before*
                // iteration, so as to facilitate buffer sharing (if applicable), and
                // column -type validation once, rather than many times.
                VBuffer<float> features = default;
                VBuffer<float> pixels = default;
                MLImage imageObject = null;

                var featuresGetter = cursor.GetGetter<VBuffer<float>>(cursor.Schema[
                    "Features"]);

                var pixelsGetter = cursor.GetGetter<VBuffer<float>>(cursor.Schema[
                    "Pixels"]);

                var imageGetter = cursor.GetGetter<MLImage>(cursor.Schema["Image"]);
                while (cursor.MoveNext())
                {

                    featuresGetter(ref features);
                    pixelsGetter(ref pixels);
                    imageGetter(ref imageObject);

                    Console.WriteLine("{0, -25} {1, -25} {2, -25}", string.Join(",",
                        features.DenseValues().Take(5)) + "...",
                        $"Width={imageObject.Width}, Height={imageObject.Height}",
                        string.Join(",", pixels.DenseValues().Take(5)) + "...");
                }

                // Dispose the image.
                imageObject.Dispose();
            }
        }

        private class DataPoint
        {
            [VectorType(inputSize)]
            public float[] Features { get; set; }
        }

        private static IEnumerable<DataPoint> GenerateRandomDataPoints(int count,
            int seed = 0)
        {
            var random = new Random(seed);

            for (int i = 0; i < count; i++)
                yield return new DataPoint
                {
                    Features = Enumerable.Repeat(0,
                    inputSize).Select(x => (float)random.Next(0, 256)).ToArray()
                };
        }
    }
}