Converter em Diretório de Imagem

Este artigo descreve como usar o componente Converter em Diretório de Imagem para ajudar a converter o conjunto de dados de imagem em tipo de dado Diretório de Imagem, que é um formato de dados padronizado em tarefas relacionadas à imagem, como classificação de imagem no Azure Machine Learning Designer.

Como usar converter em diretório de imagem

1. Prepare primeiro o conjunto de seus conjuntos de imagem.

   Para aprendizado supervisionado, você precisa especificar o rótulo do conjunto de informações de treinamento. O arquivo de conjunto de dados de imagem deve estar na seguinte estrutura:

   Your_image_folder_name/Category_1/xxx.png
   Your_image_folder_name/Category_1/xxy.jpg
   Your_image_folder_name/Category_1/xxz.jpeg
   
   Your_image_folder_name/Category_2/123.png
   Your_image_folder_name/Category_2/nsdf3.png
   Your_image_folder_name/Category_2/asd932_.png
   

   Na pasta do conjunto de imagens de imagem, há várias subpastas. Cada subpasta contém imagens de uma categoria, respectivamente. Os nomes das subpastas são considerados como rótulos para tarefas como classificação de imagem. Consulte conjuntos de dados torchvision para obter mais informações.

   Aviso

   Atualmente, os conjuntos de dados com rótulos exportados de rótulos não têm suporte no designer.

   Há suporte para imagens com essas extensões (em minúsculas): '.jpg', '.jpeg', '.png', '.ppm', '.bmp', '.pgm', '.tif', '.tiff', '.webp'. Você também pode ter vários tipos de imagens em uma pasta. Não é necessário conter a mesma contagem de imagens em cada pasta de categorias.

   Você pode usar a pasta ou o arquivo compactado com a extensão '.zip', '.tar', '.gz', and '.bz2'. Arquivos compactados são recomendados para melhor desempenho.

   

   Observação

   Para a inferência, a pasta do conjunto de imagens de imagem só precisa conter imagens não classificadas.

2. Registre o conjunto de dados de imagem como conjunto de dados de arquivo no workspace, já que a entrada do componente Converter em Diretório de Imagem deve ser um Conjunto de dados de arquivo.

3. Adicione o conjunto de imagens de imagem registrada à tela. Você pode encontrar seu conjuntos de dados registrado na categoria Conjuntos de Dados na lista de componentes à esquerda da tela. Atualmente, o designer não oferece suporte a visualização do conjunto de imagem.

   Aviso

   Não é possível usar o componente Importar Dados para importar o conjuntos de dados de imagem, pois o tipo de saída do componente Importar Dados é Diretório DataFrame, que contém apenas a cadeia de caracteres de caminho do arquivo.

4. Adicione o componente Converter em Diretório de Imagem à tela. Você pode encontrar esse componente na categoria 'Pesquisa Visual Computacional/Transformação de Dados de Imagem' na lista de módulos. Conecte-o ao conjunto de imagens de imagem.

5. Envie o pipeline. Esse componente pode ser executado em uma GPU ou CPU.

Resultados

A saída do componente Converter em Diretório de Imagem está no formato Diretório de Imagem e pode ser conectada a outros componentes relacionados à imagem cujo formato de porta de entrada também é Diretório de Imagem.

Observações técnicas

Entradas esperadas

Nome	Tipo	Descrição
Conjunto de dados de entrada	AnyDirectory, ZipFile	Conjunto de dados de entrada

Saída

Nome	Tipo	Descrição
Diretório de imagens de saída	ImageDirectory	Diretório de imagens de saída

Próximas etapas

Confira o conjunto de componentes disponíveis no Azure Machine Learning.