loadImage: Machine Learning 画像の読み込みの変換

  • [アーティクル]

画像データを読み込みます。

使用方法

  loadImage(vars)

引数

vars

入力変数名の文字ベクトルの名前付きリストと、出力変数の名前。 入力変数は同じ型である必要があることに注意してください。 入力変数と出力変数の間の 1 対 1 のマッピングでは、名前付き文字ベクトルを使用できます。

説明

loadImage では、パスから画像を読み込みます。

値

変換を定義する maml オブジェクト。

作成者

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

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")