resizeImage：机器学习调整图像大小转换

项目
05/23/2023

使用指定的大小调整方法，将图像的大小调整为指定的维度。

用法

  resizeImage(vars, width = 224, height = 224, resizingOption = "IsoCrop")

参数

`vars`

输入变量名称和输出变量名称的字符向量的命名列表。请注意，所有输入变量的类型必须相同。对于输入变量和输出变量之间的一对一映射，可以使用命名字符向量。

`width`

指定缩放图像的宽度（以像素为单位）。默认值为 224。

`height`

指定缩放图像的高度（以像素为单位）。默认值为 224。

`resizingOption`

指定要使用的大小调整方法。请注意，所有方法都使用双线性内插。选项包括：

"IsoPad"：调整图像大小以保留纵横比。如果需要，可使用黑色填充图像以适应新宽度或高度。
"IsoCrop"：调整图像大小以保留纵横比。如果需要，可裁剪图像以适应新宽度或高度。
"Aniso"：图像拉伸到新宽度和高度，不保留纵横比。默认值是 "IsoPad"。

详细信息

resizeImage 使用指定的调整大小方法将图像重设为指定的高度和宽度。此转换的输入变量必须是图像，通常是 loadImage 转换的结果。

值

一个 maml 对象，用于定义转换。

作者

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

示例


 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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