loadImage: trasformazione caricamento immagine di Machine Learning

Articolo
05/23/2023

Carica i dati dell'immagine.

Utilizzo

  loadImage(vars)

Arguments

`vars`

Elenco denominato di vettori di caratteri di nomi di variabili di input e nome della variabile di output. Si noti che le variabili di input devono essere dello stesso tipo. Per i mapping uno-a-uno tra le variabili di input e di output, è possibile usare un vettore di caratteri denominato.

Dettagli

loadImage carica le immagini dai percorsi.

Valore

Oggetto maml che definisce la trasformazione.

Autore/i

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

Esempi


 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")

Condividi tramite