画像

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W&Bにログを送るための画像を整形します。

Image(
 data_or_path: "ImageDataOrPathType",
 mode: Optional[str] = None,
 caption: Optional[str] = None,
 grouping: Optional[int] = None,
 classes: Optional[Union['Classes', Sequence[dict]]] = None,
 boxes: Optional[Union[Dict[str, 'BoundingBoxes2D'], Dict[str, dict]]] = None,
 masks: Optional[Union[Dict[str, 'ImageMask'], Dict[str, dict]]] = None
) -> None

引数
data_or_path	(numpy配列, 文字列, io) 画像データのnumpy配列またはPILイメージを受け取ります。クラスはデータフォーマットを推測し、それに変換します。
mode	(文字列) 画像のPILモード。最も一般的なものは "L"、"RGB"、"RGBA"です。詳細はhttps://pillow.readthedocs.io/en/4.2.x/handbook/concepts.html#concept-modes で確認できます。
caption	(文字列) 画像の表示用ラベル。

注意: torch.Tensor を wandb.Image としてログに記録する際、画像は正規化されます。画像を正規化したくない場合は、テンソルをPILイメージに変換してください。

例:

numpy配列からwandb.Imageを作成する

import numpy as np
import wandb

wandb.init()
examples = []
for i in range(3):
 pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
 image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
 examples.append(image)
wandb.log({"examples": examples})

PILImageからwandb.Imageを作成する

import numpy as np
from PIL import Image as PILImage
import wandb

wandb.init()
examples = []
for i in range(3):
 pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3), dtype=np.uint8)
 pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
 image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
 examples.append(image)
wandb.log({"examples": examples})

属性

メソッド

all_boxes

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@classmethod
all_boxes(
 画像: Sequence['Image'],
 run: "LocalRun",
 run_key: str,
 ステップ: Union[int, str]
) -> Union[List[Optional[dict]], bool]

all_captions

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@classmethod
all_captions(
 images: Sequence['Media']
) -> Union[bool, Sequence[Optional[str]]]

all_masks

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@classmethod
all_masks(
 images: Sequence['Image'],
 run: "LocalRun",
 run_key: str,
 step: Union[int, str]
) -> Union[List[Optional[dict]], bool]

guess_mode

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guess_mode(
 data: "np.ndarray"
) -> str

np.arrayで表現される画像の種類を推測します。

to_uint8

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@classmethod
to_uint8(
 data: "np.ndarray"
) -> "np.ndarray"

画像データをuint8に変換します。

範囲[0,1]の浮動小数点画像および範囲

[0,255]の整数画像をuint8に変換し、必要に応じてクリッピングします。

| クラス変数 | |

| :--- | :--- |

| MAX_DIMENSION | 65500 |

| MAX_ITEMS | 108 |