大量の画像をNumpy配列に変換するプログラム作ってみた

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import numpy as np
import glob
from keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array
from tqdm import tqdm

IMG_SIZE=32
# True=Grayscale, False=RGB
COLOR=True
# Name to load images Folder
DIR_NAME='./Images'
# Name to save
SAVE_FILE_NAME='SaveImages'
# sahpe File Name
if COLOR:
    SAVE_FILE_NAME=SAVE_FILE_NAME+'_'+str(IMG_SIZE)+'Gray'
else:
    SAVE_FILE_NAME=SAVE_FILE_NAME+'_'+str(IMG_SIZE)+'RGB'

# load madomagi images and reshape
img_list=glob.glob(DIR_NAME+'/*.jpg')
temp_img_array_list=[]
for img in tqdm(img_list):
    temp_img=load_img(img,grayscale=COLOR,target_size=(IMG_SIZE,IMG_SIZE))
    temp_img_array=img_to_array(temp_img)
    temp_img_array_list.append(temp_img_array)


temp_img_array_list=np.array(temp_img_array_list)

# save np.array
np.save(SAVE_FILE_NAME+'.npy',temp_img_array_list)

# confirmation
print(temp_img_array_list)
print(temp_img_array_list.shape)

使い方

IMG_SIZE=32で画像の幅を指定します。ここでは32にします。
どんな形の画像でも、32x32の形に整形します。

COLOR=Trueでカラーを指定します。
Trueの場合はGrayscale。Falseの場合はRGBとなります。

DIR_NAME='./Images'に画像が入っているフォルダのパスを指定します。

SAVE_FILE_NAME='SaveImages'で保存するファイルの名前を指定します。

実行すると画像のようにnpyファイルが生成されます。
今回の場合であれば、(10,32,32,1)という形のNumpy配列が保存されています。
KerasのデータセットであるMNISTやCifar10などと似たような形で利用することができます。

利用するときは

import numpy as np

ndarr=np.load('SaveImages_32Gray.npy')

といった感じですぐに利用できます。

解説

# load madomagi images and reshape
img_list=glob.glob(DIR_NAME+'/*.jpg')
temp_img_array_list=[]
for img in tqdm(img_list):
    temp_img=load_img(img,grayscale=COLOR,target_size=(IMG_SIZE,IMG_SIZE))
    temp_img_array=img_to_array(temp_img)
    temp_img_array_list.append(temp_img_array)


temp_img_array_list=np.array(temp_img_array_list)

glob()でフォルダからjpg画像の名前を一覧で取得します。
それをパスとして、load_img()で指定サイズ、カラーに変換し、その後、配列に変換しています。