イメージのインポート

Azure BLOB ストレージからデータセットにイメージを読み込みます

カテゴリ: OpenCV ライブラリモジュール

モジュールの概要

この記事では Machine Learning Studio (クラシック) の [イメージのインポート] モジュールを使用して、Azure Blob storage から複数のイメージを取得し、そこからイメージデータセットを作成する方法について説明します。

このモジュールを使用して blob storage からワークスペースにイメージを読み込むと、各イメージは、赤、緑、および青のチャネルの一連の数値に、イメージファイル名と共に変換されます。 このようなイメージのデータセットは、テーブル内の複数の行で構成され、それぞれに異なる RGB 値と対応するイメージファイル名が含まれています。 イメージを準備し、blob ストレージに接続する方法の手順については、「 イメージをインポートする方法」を参照してください。

すべてのイメージを変換した後、このデータセットを モデルのスコア 付けモジュールに渡し、事前トレーニング済みのイメージ分類モデルを接続して、イメージの種類を予測することができます。

Machine learning で使用されるあらゆる種類のイメージをインポートできます。ただし、処理可能なイメージの種類やサイズなどの制限があります。「 テクニカルノート 」のセクションを参照してください。

インポートイメージの使用方法

この例では、Azure blob ストレージのアカウントに複数のイメージがアップロードされていることを前提としています。 イメージは、その目的のためだけに指定されたコンテナー内にあります。 ルールとして、各イメージはかなり小さく、同じディメンションとカラーチャネルを持つ必要があります。 イメージに適用される要件の詳細な一覧については、「 テクニカルノート 」を参照してください。

1. Studio (クラシック) で、 インポートイメージ モジュールを実験に追加します。

2. 事前トレーニング済みカスケードイメージ分類とモデルのスコア付けモジュールを追加します。

3. [ イメージのインポート ] モジュールで、イメージの場所を構成し、認証方法として [プライベート] または [パブリック] を指定します。

   • 共有アクセス署名(SAS) を使用してパブリックアクセス用に構成されている blob にイメージセットがある場合は、イメージを保持するコンテナーの URL を入力します。

   • イメージが Azure storage のプライベートアカウントに格納されている場合は、[ アカウント] を選択し、管理ポータルに表示されるアカウント名を入力します。 次に、プライマリまたはセカンダリアカウントキーを貼り付けます。

   • [ コンテナーのパス] には、コンテナー名だけを入力し、その他のパス要素は入力しません。

4. モデルのスコア付けモジュールにインポートイメージの出力を Connect します。

5. 実験を実行します。

結果

出力データセットの各行には、1つのイメージのデータが含まれています。 行はイメージ名でアルファベット順に並べ替えられ、列には次の情報が順に含まれます。

• 最初の列には、イメージの名前が含まれています。
• その他すべての列には、赤、緑、および青の色チャネルのフラット化されたデータがこの順序で含まれます。
• 透過なチャネルは無視されます。

画像の色深度と画像形式によっては、1つのイメージに対して数千の列が存在する場合があります。 そのため、実験の結果を表示するには、 データセット内の列の選択 モジュールを追加し、次の列のみを選択することをお勧めします。

• イメージ名
• スコア付けラベル
• スコア付け確率

テクニカル ノート

ここでは、実装の詳細、ヒント、よく寄せられる質問への回答について説明します。

サポートされている画像形式

Import Imagesモジュールは、ファイル拡張子ではなく、コンテンツの最初の数バイトを読み取ることによって、イメージの種類を決定します。 その情報に基づいて、イメージがサポートされているイメージ形式のいずれかであるかどうかを判断します。

• ビットマップファイルの Windows: .bmp、.dib
• JPEG ファイル: .jpeg、.jpg、jpe
• JPEG 2000 ファイル:. jp2
• ポータブルネットワークグラフィックス: .png
• ポータブルイメージ形式:. pbm、pgm、ppm
• Sun ラスター:. sr,. ras
• TIFF ファイル: tiff、.tif

イメージの要件

Import imagesモジュールによって処理されるイメージには、次の要件が適用されます。

• すべてのイメージが同じ図形である必要があります。
• すべてのイメージは、同じカラーチャネルを持つ必要があります。 たとえば、グレースケールイメージと RBG イメージを混在させることはできません。
• イメージあたりのピクセル数は 65536 ピクセルに制限されています。 ただし、イメージの数に制限はありません。
• Blob コンテナーをソースとして指定する場合、コンテナーに他の種類のデータを含めることはできません。 モジュールを実行する前に、コンテナーにイメージだけが含まれていることを確認してください。

その他の制限事項

• 事前トレーニング済みカスケードイメージ分類モジュールを使用する場合は、正面 view での顔の認識のみが現在サポートされていることに注意してください。その他のイメージ分類子はまだ使用できません。

• これらのモジュールでイメージデータセットを使用することはできません: トレーニング、 クロス検証モデル。

モジュールのパラメーター

出力

例外

Studio (クラシック) モジュールに固有のエラーの一覧については、「エラー コードMachine Learning参照してください。

API の例外の一覧については、「エラー コードMachine Learning REST API参照してください。

こちらもご覧ください

事前トレーニング済みカスケード画像分類
モジュールの一覧 (アルファベット順)