ImageGrayscalingEstimator 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Transforms.Image

어셈블리:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

패키지:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v3.0.1

IEstimator<TTransformer> 을 선택합니다 ImageGrayscalingTransformer.

public sealed class ImageGrayscalingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.ImageGrayscalingTransformer>

type ImageGrayscalingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ImageGrayscalingTransformer>

Public NotInheritable Class ImageGrayscalingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageGrayscalingTransformer)

상속

Object

TrivialEstimator<ImageGrayscalingTransformer>

ImageGrayscalingEstimator

설명

예측 도구 특성

이 추정기는 매개 변수를 학습하기 위해 데이터를 확인해야 합니까?	아니요
입력 열 데이터 형식	MLImage
출력 열 데이터 형식	MLImage
Microsoft.ML 외에도 필요한 NuGet	Microsoft.ML.ImageAnalytics
ONNX로 내보낼 수 있습니다.	아니요

그러면 ImageGrayscalingTransformer 출력 열 이름 매개 변수에 지정된 대로 명명된 새 열이 만들어지고 입력 열의 이미지가 회색조 이미지로 변환됩니다. 모델의 복잡성을 줄이기 위해 이미지를 회색조로 변환할 수 있습니다. 회색으로 표시된 이미지는 색이 지정된 이미지보다 처리할 정보가 적습니다. 회색조로 변환하는 또 다른 사용 사례는 기존 이미지에서 새 이미지를 생성하여 데이터 확대라고 하는 더 큰 데이터 세트를 가질 수 있도록 하는 것입니다. 엔드투엔드 이미지 처리 파이프라인 및 애플리케이션의 시나리오는 machinelearning-samples github 리포지토리의 예제 를 참조하세요.

사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 참조하세요.

메서드

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer> 을 선택합니다 ImageGrayscalingTransformer. (다음에서 상속됨 TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	변환기에서 SchemaShape 생성할 스키마를 반환합니다. 파이프라인에서 스키마 전파 및 확인에 사용됩니다.

확장 메서드

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점을 두는 것이 유용합니다.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	추정기가 지정된 경우 대리자를 호출한 후 Fit(IDataView) 호출되는 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변압기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수도 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출되는 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다.

추가 정보

• ConvertToGrayscale(TransformsCatalog, String, String)