ImageFeatureDescriptor Classe

Definição

Namespace:

Windows.AI.MachineLearning

Descreve as propriedades da imagem que o modelo está esperando.

public ref class ImageFeatureDescriptor sealed : ILearningModelFeatureDescriptor

/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
class ImageFeatureDescriptor final : ILearningModelFeatureDescriptor

[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
public sealed class ImageFeatureDescriptor : ILearningModelFeatureDescriptor

Public NotInheritable Class ImageFeatureDescriptor
Implements ILearningModelFeatureDescriptor

Herança

Object Platform::Object IInspectable ImageFeatureDescriptor

Atributos

ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute

Implementações

ILearningModelFeatureDescriptor

Requisitos do Windows

Família de dispositivos	Windows 10, version 1809 (introduzida na 10.0.17763.0)
API contract	Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (introduzida na v1.0)

Exemplos

O exemplo a seguir carrega um modelo de um arquivo local, cria uma sessão dele e obtém os recursos de entrada e saída.

private async Task LoadModelAsync(string _modelFileName)
{
    LearningModel _model;
    LearningModelSession _session;
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;

    try
    {
        // Load and create the model
        var modelFile = 
            await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri($"ms-appx:///Assets/{_modelFileName}"));
        _model = await LearningModel.LoadFromStorageFileAsync(modelFile);

        // Create the evaluation session with the model
        _session = new LearningModelSession(_model);

        //Get input and output features of the model
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> inputFeatures = _model.InputFeatures.ToList();
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> outputFeatures = _model.OutputFeatures.ToList();

        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription = inputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image) as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription = outputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor) as TensorFeatureDescriptor;
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

Comentários

Windows Server

Para usar essa API no Windows Server, você deve usar o Windows Server 2019 com a Experiência Desktop.

Acesso thread-safe

Essa API é thread-safe.

Propriedades

BitmapAlphaMode	Especifica o modo alfa esperado da imagem.
BitmapPixelFormat	Especifica o formato de pixel esperado (ordenação de canal, profundidade de bit e tipo de dados).
Description	Uma descrição do que esse recurso é usado no modelo.
Height	A altura esperada da imagem.
IsRequired	Se for true, você deverá associar um valor a esse recurso antes de chamar LearningModelSession.Evaluate.
Kind	O tipo de recurso – use-o para saber qual classe derivada usar.
Name	O nome que você usa para associar valores a esse recurso.
PixelRange	Fornece as informações esperadas de LearningModelPixelRange para uso com o modelo.
Width	A largura de imagem esperada.

Confira também

• Windows ML
• Exemplos do Windows ML (Github)