microsoftml.resize_image: ändert die Größe eines Bilds

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Verwendung

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

BESCHREIBUNG

Ändert die Größe eines Bilds in eine angegebene Größe unter Verwendung einer angegebenen Methode zur Größenänderung.

Details

resize_image ändert die Größe eines Bilds in die angegebene Höhe und Breite mithilfe einer angegebenen Größenänderungsmethode. Die Eingabevariablen für diese Transformation müssen Bilder sein, in der Regel das Ergebnis der load_image-Transformation.

Argumente

cols

Eine Zeichenfolge oder Liste mit den zu transformierenden Variablennamen. Falls dict, stellen die Schlüssel die Namen der neu zu erstellenden Variablen dar.

width

Gibt die Breite des skalierten Bilds in Pixel an. Der Standardwert ist 224.

height

Gibt die Höhe des skalierten Bilds in Pixel an. Der Standardwert ist 224.

resizing_option

Gibt die zu verwendende Methode zum Ändern der Größe an. Beachten Sie, dass alle Methoden die bilineare Interpolation verwenden. Die Optionen sind:

  • "IsoPad": Die Größe des Bilds wird so geändert, dass das Seitenverhältnis beibehalten wird. Falls erforderlich, wird das Bild mit Schwarz aufgefüllt, um es an die neue Breite oder Höhe anzupassen.

  • "IsoCrop": Die Größe des Bilds wird so geändert, dass das Seitenverhältnis beibehalten wird. Bei Bedarf wird das Bild auf die neue Breite oder Höhe zugeschnitten.

  • "Aniso": Das Bild wird auf die neue Breite und Höhe gestreckt, ohne das Seitenverhältnis zu erhalten.

Der Standardwert ist "IsoPad".

kargs

Zusätzliche Argumente, die an die Compute-Engine gesendet werden.

Gibt zurück

Ein Objekt, das die Transformation definiert.

Siehe auch

load_image, extract_pixels, featurize_image.

Beispiel

'''
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)

Ausgabe:

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