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 W&B에 로깅하기 위한 이미지 형식입니다. 
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,
    file_type: Optional[str] = None
) -> None
ARGDescription
data_or_path(numpy array, string, io) 이미지 데이터의 numpy array 또는 PIL 이미지를 허용합니다. 클래스는 데이터 형식을 추론하고 변환을 시도합니다.
mode(string) 이미지의 PIL 모드입니다. 가장 일반적인 것은 “L”, “RGB”, “RGBA”입니다. 자세한 설명은 https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes 를 참조하세요.
caption(string) 이미지 표시를 위한 레이블입니다.
참고 : torch.Tensor를 wandb.Image로 로깅할 때 이미지는 정규화됩니다. 이미지를 정규화하지 않으려면 텐서를 PIL Image로 변환하십시오.

​
예시:

​
numpy array에서 wandb.Image 생성

import numpy as np
import wandb

with wandb.init() as run:
    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)
    run.log({"examples": examples})

​
PILImage에서 wandb.Image 생성

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

with wandb.init() as run:
    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)
    run.log({"examples": examples})

​
.png (기본값) 대신 .jpg 로깅

import numpy as np
import wandb

with wandb.init() as run:
    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}", file_type="jpg")
        examples.append(image)
    run.log({"examples": examples})
속성Description

​
Methods

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all_boxes

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@classmethod
all_boxes(
    images: Sequence['Image'],
    run: "LocalRun",
    run_key: str,
    step: 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.array가 나타내는 이미지 유형을 추측합니다.

​
to_uint8

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@classmethod
to_uint8(
    data: "np.ndarray"
) -> "np.ndarray"
이미지 데이터를 uint8로 변환합니다. [0,1] 범위의 부동 소수점 이미지와 [0,255] 범위의 정수 이미지를 uint8로 변환하고 필요한 경우 클리핑합니다.
클래스 변수
MAX_DIMENSION65500
MAX_ITEMS108
⌘I