loadImage: transformação de imagem de carregamento do Machine Learning

Artigo
05/23/2023

Carrega dados de imagem.

Uso

  loadImage(vars)

Argumentos

`vars`

Uma lista nomeada de vetores de caracteres de nomes de variáveis de entrada e o nome da variável de saída. Observe que as variáveis de entrada precisam ser do mesmo tipo. Para mapeamentos um para um entre variáveis de entrada e saída, um vetor de caractere nomeado pode ser usado.

Detalhes

loadImage carrega imagens de caminhos.

Valor

Um objeto maml que define a transformação.

Autor(es)

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

Exemplos


 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")

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