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# Image

export const GitHubLink = ({url, compact = false}) => <a href={url} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className={compact ? "source-link" : "github-source-link"}>
    {compact ? "voir la source" : <>
    <svg width="20" height="20" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
      <path d="M12 0C5.37 0 0 5.37 0 12c0 5.31 3.435 9.795 8.205 11.385.6.105.825-.255.825-.57 0-.285-.015-1.23-.015-2.235-3.015.555-3.795-.735-4.035-1.41-.135-.345-.72-1.41-1.23-1.695-.42-.225-1.02-.78-.015-.795.945-.015 1.62.87 1.845 1.23 1.08 1.815 2.805 1.305 3.495.99.105-.78.42-1.305.765-1.605-2.67-.3-5.46-1.335-5.46-5.925 0-1.305.465-2.385 1.23-3.225-.12-.3-.54-1.53.12-3.18 0 0 1.005-.315 3.3 1.23.96-.27 1.98-.405 3-.405s2.04.135 3 .405c2.295-1.56 3.3-1.23 3.3-1.23.66 1.65.24 2.88.12 3.18.765.84 1.23 1.905 1.23 3.225 0 4.605-2.805 5.625-5.475 5.925.435.375.81 1.095.81 2.22 0 1.605-.015 2.895-.015 3.3 0 .315.225.69.825.57A12.02 12.02 0 0024 12c0-6.63-5.37-12-12-12z" />
    </svg>
    Source GitHub
      </>}
  </a>;

<GitHubLink compact url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/image.py#L76" />

## <Badge color="yellow" size="lg" shape="rounded">Classe</Badge> wandb.Image

Une classe pour la journalisation d’images dans W\&B.

```python theme={null}
data_or_path: 'ImageDataOrPathType',
mode: 'str | None' = None,
caption: 'str | None' = None,
grouping: 'int | None' = None,
classes: 'Classes | Sequence[dict] | None' = None,
boxes: 'dict[str, BoundingBoxes2D] | dict[str, dict] | None' = None,
masks: 'dict[str, ImageMask] | dict[str, dict] | None' = None,
file_type: 'str | None' = None
```

<div id="args">
  ## Arguments
</div>

<ResponseField name="data_or_path" type="ImageDataOrPathType">
  Accepte un tableau NumPy/un tenseur pytorch contenant des données d’image,
  un objet image PIL ou un chemin vers un fichier image. Si un tableau NumPy
  ou un tenseur pytorch est fourni,
  les données d’image seront enregistrées dans le type de fichier indiqué.
  Les valeurs sont supposées déjà se trouver dans la plage \[0, 255].

  * le tenseur pytorch doit être au format (channel, height, width)
  * le tableau NumPy doit être au format (height, width, channel)
</ResponseField>

<ResponseField name="mode" type="str | None">
  Le mode PIL de l’image. Les plus courants sont "L", "RGB", "RGBA". Documentation complète de Pillow pour plus d’informations [https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes)
</ResponseField>

<ResponseField name="caption" type="str | None">
  Libellé d’affichage de l’image.
</ResponseField>

<ResponseField name="grouping" type="int | None">
  Le numéro de regroupement de l’image.
</ResponseField>

<ResponseField name="classes" type="Classes | Sequence[dict] | None">
  Une liste d’informations de classe pour l’image, utilisée pour étiqueter les boîtes englobantes et les masques d’image.
</ResponseField>

<ResponseField name="boxes" type="dict[str, BoundingBoxes2D] | dict[str, dict] | None">
  Un dictionnaire contenant les informations sur les boîtes englobantes de l’image. Voir [https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d)
</ResponseField>

<ResponseField name="masks" type="dict[str, ImageMask] | dict[str, dict] | None">
  Un dictionnaire contenant les informations de masque pour l’image. Voir [https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask)
</ResponseField>

<ResponseField name="file_type" type="str | None">
  Le type de fichier utilisé pour enregistrer l’image. Ce paramètre n’a aucun effet si `data_or_path` est un chemin vers un fichier image.
</ResponseField>

<div id="properties">
  ## Propriétés
</div>

<ResponseField name="image" type="PILImage | None">
  Aucune description n’est fournie.
</ResponseField>
