ImageFeatureValue Classe

Definizione

public ref class ImageFeatureValue sealed : ILearningModelFeatureValue

/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.Threading(Windows.Foundation.Metadata.ThreadingModel.Both)]
class ImageFeatureValue final : ILearningModelFeatureValue

[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
[Windows.Foundation.Metadata.Threading(Windows.Foundation.Metadata.ThreadingModel.Both)]
public sealed class ImageFeatureValue : ILearningModelFeatureValue

Public NotInheritable Class ImageFeatureValue
Implements ILearningModelFeatureValue

Ereditarietà

Object Platform::Object IInspectable ImageFeatureValue

Attributi

ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute ThreadingAttribute

Implementazioni

ILearningModelFeatureValue

Requisiti Windows

Esempio

Nell'esempio seguente viene creato un oggetto LearningModelSession e learningModelBinding, viene associato l'input a un oggetto ImageFeatureValue creato da un VideoFrame e quindi viene associato l'output.

#include <winrt/Windows.AI.MachineLearning.h>
#include <winrt/Windows.Media.h>
using namespace winrt;
using namespace Windows::AI::MachineLearning;
using namespace Windows::Media;

...

void BindModel(
    LearningModel model,
    LearningModelDeviceKind deviceKind,
    winrt::hstring inputName,
    winrt::hstring outputName,
    VideoFrame imageFrame)
{
    // Create a session and binding.
    LearningModelSession session = LearningModelSession{ model, LearningModelDevice(deviceKind) };
    LearningModelBinding binding = LearningModelBinding{ session };

    // Bind the intput image.
    binding.Bind(inputName, ImageFeatureValue::CreateFromVideoFrame(imageFrame));

    // Bind the output.
    std::vector<int64_t> shape({ 1, 1000, 1, 1 });
    binding.Bind(outputName, TensorFloat::Create(shape));
}

Commenti

Questo è il modo consigliato per passare le immagini come input e output. Consente di concentrarsi sull'immagine e non è necessario preoccuparsi delle conversioni o della tensorizzazione. È possibile creare un oggetto ImageFeatureValue usando il metodo ImageFeatureValue.CreateFromVideoFrame .

Windows ML supporta due tipi di VideoFrame: SoftwareBitmap e IDirect3DSurface. Il sistema si occupa sia della conversione che della tensorizzazione per le immagini in modo che corrispondano al formato richiesto dal modello. I tipi di formato di modello attualmente supportati sono Gray8, Rgb8 e Bgr8 e l'intervallo di pixel attualmente supportato è 0-255.

Windows Server

Per usare questa API in Windows Server, è necessario usare Windows Server 2019 con Esperienza desktop.

Thread safety

Questa API è thread-safe.

Proprietà

Metodi

Si applica a

Vedi anche

• Windows ML
• Esempi di Windows ML (GitHub)