图片转张量 (ReadImageToTensorBatchOp)

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.image.ReadImageToTensorBatchOp

Python 类名：ReadImageToTensorBatchOp

功能介绍

将图片列转换为张量。

参数说明

名称	中文名称	描述	类型	是否必须？	取值范围	默认值
outputCol	输出结果列列名	输出结果列列名，必选	String	✓
relativeFilePathCol	文件路径列	文件路径列	String	✓	所选列类型为 [STRING]
rootFilePath	文件路径	文件路径	String	✓
channelFirst	Channel维度是否放在Shape的第一位	默认为false，参数为false时，放在Shape的最右侧，为true时，放在Shape的最左侧。	Boolean			false
imageHeight	图片高度	图片高度	Integer
imageWidth	图片宽度	图片宽度	Integer
reservedCols	算法保留列名	算法保留列	String[]			null

代码示例

Python 代码

df_data = pd.DataFrame([
    'sphx_glr_plot_scripted_tensor_transforms_001.png'
])

batch_data = BatchOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr = 'path string')

ReadImageToTensorBatchOp()\
    .setRootFilePath("http://alink-test-datatset.oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com/images/")\
	.setRelativeFilePathCol("path")\
	.setOutputCol("tensor")\
    .linkFrom(batch_data)\
    .print()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;

import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import org.junit.Test;

import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class ReadImageToTensorBatchOpTest {

	@Test
	public void testReadImageToTensorBatchOp() throws Exception {

		List <Row> data = Collections.singletonList(
			Row.of("sphx_glr_plot_scripted_tensor_transforms_001.png")
		);

		MemSourceBatchOp memSourceBatchOp = new MemSourceBatchOp(data, "path string");

		new ReadImageToTensorBatchOp()
			.setRootFilePath("https://pytorch.org/vision/stable/_images/")
			.setRelativeFilePathCol("path")
			.setOutputCol("tensor")
			.linkFrom(memSourceBatchOp)
			.print();
	}

}

运行结果

| path | tensor |
|————————————————–+——————————–|
| sphx_glr_plot_scripted_tensor_transforms_001.png | FLOAT#250,520,4#1.0 1.0 1.0… |