microsoftml.resize_image: 画像のサイズを変更する

  • [アーティクル]

使用法

microsoftml.resize_image(cols: [str, dict, list], width: int = 224,
    height: int = 224, resizing_option: ['IsoPad', 'IsoCrop',
    'Aniso'] = 'IsoCrop', **kargs)

説明

指定したサイズ変更方法を使用して、画像のサイズを指定したディメンションに変更します。

説明

resize_image では、指定されたサイズ変更方法を使用して、指定された高さと幅に画像のサイズを変更します。 この変換に対する入力変数は画像である必要があります。通常は load_image 変換の結果です。

引数

cols

変換する文字列または変数名のリスト。 dict の場合、キーは作成される新しい変数名を表します。

width

スケーリングされた画像の幅をピクセル単位で指定します。 既定値は 224 です。

height

スケーリングされた画像の高さをピクセル単位で指定します。 既定値は 224 です。

resizing_option

使用するサイズ変更方法を指定します。 すべての方法でバイリニア補間が使用されていることに注意してください。 オプションは次のとおりです。

  • "IsoPad": 縦横比が維持されるように画像のサイズが変更されます。 必要に応じて、画像は新しい幅または高さに合わせて黒で埋められます。

  • "IsoCrop": 縦横比が維持されるように画像のサイズが変更されます。 必要に応じて、新しい幅または高さに合わせて画像がトリミングされます。

  • "Aniso": 縦横比を維持せずに、画像が新しい幅と高さに拡大されます。

既定値は "IsoPad" です。

kargs

コンピューティング エンジンに送信される追加の引数。

戻り値

変換を定義するオブジェクト。

関連項目

load_image, extract_pixels, featurize_image.

例

'''
Example with images.
'''
import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_neural_network, rx_predict, rx_fast_linear
from microsoftml import load_image, resize_image, extract_pixels
from microsoftml.datasets.image import get_RevolutionAnalyticslogo

train = pandas.DataFrame(data=dict(Path=[get_RevolutionAnalyticslogo()], Label=[True]))

# Loads the images from variable Path, resizes the images to 1x1 pixels
# and trains a neural net.
model1 = rx_neural_network("Label ~ Features", data=train, 
            ml_transforms=[            
                    load_image(cols=dict(Features="Path")), 
                    resize_image(cols="Features", width=1, height=1, resizing="Aniso"), 
                    extract_pixels(cols="Features")], 
            ml_transform_vars=["Path"], 
            num_hidden_nodes=1, num_iterations=1)

# Featurizes the images from variable Path using the default model, and trains a linear model on the result.
# If dnnModel == "AlexNet", the image has to be resized to 227x227.
model2 = rx_fast_linear("Label ~ Features ", data=train, 
            ml_transforms=[            
                    load_image(cols=dict(Features="Path")), 
                    resize_image(cols="Features", width=224, height=224), 
                    extract_pixels(cols="Features")], 
            ml_transform_vars=["Path"], max_iterations=1)

# We predict even if it does not make too much sense on this single image.
print("\nrx_neural_network")
prediction1 = rx_predict(model1, data=train)
print(prediction1)

print("\nrx_fast_linear")
prediction2 = rx_predict(model2, data=train)
print(prediction2)

出力:

Automatically adding a MinMax normalization transform, use 'norm=Warn' or 'norm=No' to turn this behavior off.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Using: AVX Math

***** Net definition *****
  input Data [3];
  hidden H [1] sigmoid { // Depth 1
    from Data all;
  }
  output Result [1] sigmoid { // Depth 0
    from H all;
  }
***** End net definition *****
Input count: 3
Output count: 1
Output Function: Sigmoid
Loss Function: LogLoss
PreTrainer: NoPreTrainer
___________________________________________________________________
Starting training...
Learning rate: 0.001000
Momentum: 0.000000
InitWtsDiameter: 0.100000
___________________________________________________________________
Initializing 1 Hidden Layers, 6 Weights...
Estimated Pre-training MeanError = 0.707823
Iter:1/1, MeanErr=0.707823(0.00%), 0.01M WeightUpdates/sec
Done!
Estimated Post-training MeanError = 0.707499
___________________________________________________________________
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:00.0820600
Elapsed time: 00:00:00.0090292
Automatically adding a MinMax normalization transform, use 'norm=Warn' or 'norm=No' to turn this behavior off.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Using 2 threads to train.
Automatically choosing a check frequency of 2.
Auto-tuning parameters: L2 = 5.
Auto-tuning parameters: L1Threshold (L1/L2) = 1.
Using model from last iteration.
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:01.0852660
Elapsed time: 00:00:00.0132126

rx_neural_network
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.0441601
Finished writing 1 rows.
Writing completed.
  PredictedLabel     Score  Probability
0          False -0.028504     0.492875

rx_fast_linear
Beginning processing data.
Rows Read: 1, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.5196788
Finished writing 1 rows.
Writing completed.
  PredictedLabel  Score  Probability
0          False    0.0          0.5