该文档涉及的组件

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… |