导入图像
重要
对机器学习工作室(经典)的支持将于 2024 年 8 月 31 日结束。 建议在该日期之前转换到 Azure 机器学习。
从 2021 年 12 月 1 日开始,你将无法创建新的机器学习工作室(经典)资源。 在 2024 年 8 月 31 日之前,可继续使用现有的机器学习工作室(经典)资源。
ML 工作室(经典)文档即将停用,将来可能不会更新。
将图像从 Azure BLOB 存储数据集
类别: OpenCV 库模块
模块概述
本文介绍如何使用 机器学习 Studio (经典 ) 中的"导入图像"模块从 Azure Blob 存储获取多个图像,并基于这些映像创建图像数据集。
使用此模块将图像从 Blob 存储加载到工作区时,每个图像将转换为红色、绿色和蓝色通道的一系列数值以及图像文件名。 此类图像的数据集由表中的多行组成,每个行都有一组不同的 RGB 值和相应的图像文件名。 有关如何准备映像和连接到 Blob 存储的说明,请参阅 如何导入映像。
转换所有图像后,可以将此数据集传递到评分模型模块,并连接预先训练的图像分类模型以预测图像类型。
可以导入任何类型的用于机器学习的图像;但是,存在一些限制,包括可以处理的图像的类型和大小,请参阅技术 说明 部分。
如何使用导入图像
此示例假定你已将多个映像上传到 Azure Blob 存储中的帐户。 映像位于仅为该目的指定的容器中。 一般来说,每个图像必须相当小,并且具有相同的维度和颜色通道。 有关适用于映像的要求的详细列表,请参阅技术 说明 部分。
将" 导入图像" 模块添加到工作室中的试验 (经典) 。
添加" 预先训练的级联图像分类" 和" 评分模型" 模块。
在 "导入图像 "模块中,配置映像的位置,并提供身份验证方法(专用或公共):
运行试验。
结果
输出数据集的每一行都包含来自一个图像的数据。 行按图像名称的字母顺序排序,列按以下顺序包含以下信息:
- 第一列包含图像名称。
- 所有其他列包含依次来自红色、绿色和蓝色颜色通道的平化数据。
- 透明度通道将被忽略。
根据图像的颜色深度和图像格式,单个图像可能有数千列。 因此,若要查看试验结果,建议添加"选择数据集中的列 " 模块,并仅选择以下列:
- 映像名称
- 评分标签
- 评分概率
技术说明
本部分包含实现详细信息、提示和常见问题解答
支持的图像格式
导入 图像 模块通过读取内容的前几个字节(而不是文件扩展名)确定图像的类型。 根据该信息,它确定映像是否是受支持的图像格式之一。
- Windows位图文件:.bmp、.dib
- JPEG 文件:.jpeg、.jpg、.jpe
- JPEG 2000 文件:.jp2
- 可移植网络图形:.png
- 可移植图像格式:.pbm、.pgm、.ppm
- Sun Raster:.sr、.ras
- TIFF 文件:.tiff、.tif
图像要求
以下要求适用于导入图像模块 处理 的图像:
- 所有图像都必须具有相同的形状。
- 所有图像必须具有相同的颜色通道。 例如,不能将灰度图像与 RBG 图像混合使用。
- 每个图像限制为 65536 个像素。 但是,图像数量不受限制。
- 如果将 Blob 容器指定为源,则容器不得包含其他类型的数据。 在运行模块之前,请确保容器仅包含映像。
其他限制
模块参数
名称 | 范围 | 类型 | 默认 | 说明 |
---|---|---|---|---|
请指定身份验证类型 | 列表 | AuthenticationType | 帐户 | 公共或共享访问签名 (SAS) URI 或用户凭据 |
URI | 任意 | 字符串 | 无 | 具有 SAS 或公共访问权限的统一资源标识符 |
帐户名称 | 任意 | 字符串 | 无 | Azure 存储帐户的名称 |
帐户密钥 | 任意 | SecureString | 无 | 与 Azure 存储帐户关联的密钥 |
容器、目录或 Blob 的路径 | 任意 | 字符串 | 无 | Blob 或表名称的路径 |
输出
名称 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
结果数据集 | 数据表 | 包含已下载图像的数据集 |
例外
异常 | 描述 |
---|---|
错误 0003 | 如果一个或多个输入为 null 或为空,则会发生异常。 |
错误 0029 | 传递无效的 URI 时,会发生异常。 |
错误 0009 | 如果错误地指定了 Azure 存储帐户名称或容器名称,则会发生异常。 |
错误 0015 | 如果数据库连接失败,则会发生异常。 |
错误 0030 | 不能下载文件时,会发生异常。 |
错误 0049 | 不能分析文件时,会发生异常。 |
错误 0048 | 不能打开文件时,会发生异常。 |
有关特定于工作室和经典 (模块) 的列表,请参阅机器学习代码。
有关 API 异常的列表,请参阅机器学习 REST API代码。