はじめに

前回は五十嵐響子さんの絵のクラスを判別してみましたが、ちゃんとできてるのかよくわかりませんでした。今回は五十嵐響子さんの絵を生成してみようと思います。

DCGANについて

DCGANはGANという生成ネットワークの一種です。

オリジナルのGANはDense層なのに対し、DCGANではConv層を使うことでよりよい画像が生成できるようになっています。

実装

今回は前回用いた6つの画像をすべて使います。ラベルは無視して響子さんが描いたような絵を出すことができるようにすることを目的とします¹。

とはいえ、kerasでGANを実装したgithubリポジトリがあるので、それを使います。MNISTに合わせたデータに加工してそのまま使います。

keras-GAN

load_dataという関数を定義してMNISTの代わりに響子さんのサンプル画像を読ませます。

追記箇所

def load_data():
    imgdir = "kyoko\\"

    xx = []
    for myimgfile in glob(imgdir + "*.png"):
        myimg = cv2.imread(myimgfile,0)
        # ret,myimg = cv2.threshold(myimg,170,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
        myimg = cv2.resize(myimg,(28,28))
        xx.append(myimg)
    xx = np.array(xx)

    return xx