Inicializar a Transformação da Imagem

Este artigo descreve como usar o módulo de transformação de imagem Init no designer de Aprendizagem automática Azure, para inicializar a transformação da imagem para especificar como quer que a imagem seja transformada.

Como configurar a transformação da imagem init

  1. Adicione o módulo init Image Transformation ao seu pipeline no designer.

  2. Para redimensionar, especifique se deve redimensionar a imagem PIL de entrada para o tamanho dado. Se escolher 'Verdadeiro', pode especificar o tamanho da imagem de saída desejada em Tamanho, por predefinição 256.

  3. Para a colheita do centro, especifique se deve cortar a imagem PIL dada no centro. Se escolher 'True', pode especificar o tamanho da imagem de saída desejada da cultura em tamanho de colheita, por defeito 224.

  4. Para pad, especifique se deve remar a imagem PIL dada em todos os lados com o valor do almofada 0. Se escolher 'True', pode especificar o enchimento (quantos pixéis adicionar) em cada borda em Estofo.

  5. Para o nervosismo da cor, especifique se deve alterar aleatoriamente o brilho, o contraste e a saturação de uma imagem.

  6. Para a escala de cinza, especifique se deve converter a imagem em escala de cinza.

  7. Para a cultura de redimensionamento aleatório, especifique se deve cortar a imagem PIL dada para o tamanho e o aspeto aleatórios. É efetuada uma cultura de tamanho aleatório (variando entre 0,08 e 1,0) do tamanho original e uma relação de aspeto aleatório (variam entre 3/4 e 4/3) da relação de aspeto original. Esta colheita é finalmente redimensionada para o tamanho dado. Isto é comumente usado na formação das redes de incepção. Se escolher 'True', pode especificar o tamanho de saída esperado de cada borda em tamanho Aleatório, por padrão 256.

  8. Para a colheita aleatória, especifique se deve cortar a imagem PIL dada num local aleatório. Se escolher 'True', pode especificar o tamanho de saída pretendido da cultura em tamanho de cultura aleatório, por defeito 224.

  9. Para um giro horizontal aleatório, especifique se deve virar horizontalmente a imagem PIL dada aleatoriamente com probabilidade 0.5.

  10. Para um giro vertical aleatório, especifique se deve virar verticalmente a imagem PIL dada aleatoriamente com probabilidade 0.5.

  11. Para a rotação aleatória, especifique se deve rodar a imagem por ângulo. Se escolher 'Verdadeiro', pode especificar em intervalo de graus definindo graus de rotação aleatórios, o que significa (-graus, +graus), por predefinição 0.

  12. Para affine aleatório, especifique se deve a transformação aleatória da imagem mantendo o centro invariante. Se escolher 'Verdadeiro', pode especificar em intervalos de graus para selecionar em graus aleatórios de affine, o que significa (-graus, +graus), por predefinição 0.

  13. Para a escala de cinza aleatória, especifique se deve converter aleatoriamente a imagem em escala de cinza com probabilidade 0.1.

  14. Para a perspetiva aleatória, especifique se deve realizar a transformação de Perspetiva da imagem PIL dada aleatoriamente com probabilidade 0.5.

  15. Ligue-se ao módulo de Transformação de Imagem, para aplicar a transformação especificada acima no conjunto de dados de imagem de entrada.

  16. Envie o oleoduto.

Resultados

Após a transformação concluída, pode encontrar imagens transformadas na saída do módulo de Transformação de Imagem Aplicada.

Notas técnicas

Consulte https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html para mais informações sobre a transformação da imagem.

Parâmetros do módulo

Name Intervalo Tipo Predefinição Description
Redimensionar Qualquer Booleano Verdadeiro Redimensione a imagem PIL de entrada para o tamanho dado
Tamanho >=1 Número inteiro 256 Especificar o tamanho de saída pretendido
Cultura central Qualquer Booleano Verdadeiro Culturas a imagem PIL dada no centro
Tamanho da cultura >=1 Número inteiro 224 Especificar o tamanho de saída desejado da cultura
Pad Qualquer Booleano Falso Pad a imagem PIL dada em todos os lados com o valor "pad" dado
Preenchimento >=0 Número inteiro 0 Estofamento em cada fronteira
Nervosismo de cor Qualquer Booleano Falso Alterar aleatoriamente o brilho, contraste e saturação de uma imagem
Escala de cinza Qualquer Booleano Falso Converter imagem em escala cinzenta
Cultura de redimensionado aleatório Qualquer Booleano Falso Cultura a imagem PIL dada para tamanho aleatório e relação de aspeto
Tamanho aleatório >=1 Número inteiro 256 Tamanho de saída esperado de cada borda
Cultura aleatória Qualquer Booleano Falso Corte a imagem PIL dada em um local aleatório
Tamanho de cultura aleatória >=1 Número inteiro 224 Tamanho de saída desejado da cultura
Flip horizontal aleatório Qualquer Booleano Verdadeiro Horizontalmente vire a imagem PIL dada aleatoriamente com uma dada probabilidade
Flip vertical aleatório Qualquer Booleano Falso Verticalmente vire a imagem PIL dada aleatoriamente com uma dada probabilidade
Rotação aleatória Qualquer Booleano Falso Rode a imagem por ângulo
Graus de rotação aleatória [0,180] Número inteiro 0 Gama de graus para selecionar a partir de
Affine aleatório Qualquer Booleano Falso Transformação aleatória afina da imagem mantendo o centro invariante
Graus affine aleatórios [0,180] Número inteiro 0 Gama de graus para selecionar a partir de
Escala cinzenta aleatória Qualquer Booleano Falso Converter aleatoriamente a imagem em escala cinzenta com probabilidade 0.1
Perspetiva aleatória Qualquer Booleano Falso Realiza a transformação da perspetiva da imagem PIL dada aleatoriamente com probabilidade 0.5
Apagamento aleatório Qualquer Booleano Falso Seleciona aleatoriamente uma região de retângulo numa imagem e apaga os seus pixels com probabilidade 0,5

Saída

Nome Tipo Description
Transformação de imagem de saída Diretório de Transformação Transformação de imagem de saída que pode ser ligada ao módulo de Transformação de Imagem Aplicada.

Passos seguintes

Consulte o conjunto de módulos disponíveis para Azure Machine Learning.