はじめに

画像を学習用データとテストデータに分けた時の手法のメモ

使用したモジュール

# 画像を取得するため
from PIL import Image
# ファイルのパスなどを扱うので　
import os,glob
# numpy形式でファイルを保存する
import numpy as np
# データ分割用のためのscikit-learn
from sklearn import model_selection

ラベルと画像サイズ

今回はサルとイノシシとカラスの画像を用意した。

# 配列を用意
classes = ["monkey","boar","crow"]
# 0をサル、1をイノシシ、2をカラスとする
NumClasses = len(classes)
# 画像の大きさを50*50とする
ImageSize = 50

データの変換

# 変数の代入用の配列を宣言
X = []
Y = []
# 0のmonkey,1のboar,3のcrowをindexに代入
# enumerate()を使うことでインデックス番号、要素の順番で取得する
for index, ClassLabel in enumerate(classes):
    PhotosDir = "./"+ClassLabel
    #写真をfilesに代入
    files = glob.glob(PhotosDir+"/*.jpg")
    for i, file in enumerate(files):
        #写真を開く
        image = Image.open(file)
        #RGBに変換
        image = image.convert("RGB")
        #大きさの統一(50*50)
        image = image.resize((ImageSize,ImageSize))
        #画像を配列に変換
        data = np.asarray(image)
        X.append(data)
        Y.append(index)

データの保存

他のプログラムで画像データを使いまわすときのためにデータを numpy 形式で保存します。

# numpy配列に変換
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)
# テストデータと訓練用データに分割
X_train,X_test,Y_train,Y_test = model_selection.train_test_split(X,Y)
# 一つの変数に保存
xy = (X_train,X_test,Y_train,Y_test)
# numpy形式で保存
np.save("./animal.npy",xy)

学習データを増やす

取得した画像を回転や左右反転することで学習データとなる画像を増やすことができます。

# 0のmonkey,1のboar,3のcrowをindexに代入
for index, ClassLabel in enumerate(classes):
    PhotosDir = "./"+ClassLabel
    # 写真をfilesに代入
    files = glob.glob(PhotosDir+"/*.jpg")
    for i, file in enumerate(files):
        # 写真を開く
        image = Image.open(file)
        # RGBに変換
        image = image.convert("RGB")
        # 大きさの統一
        image = image.resize((ImageSize, ImageSize))
        # 画像を配列に変換
        data = np.asarray(image)
        #num_testdataは100とします
        if i < num_testdata:
            X_test.append(data)
            Y_test.append(index)
        else:
        #-20度から20度まで5度ずつ回転させる
            for angle in range(-20, 20, 5):
                # 回転
                img_r = image.rotate(angle)
                data = np.asarray(img_r)
                X_train.append(data)
                Y_train.append(index)
                # 左右反転
                img_trans = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
                data = np.asarray(img_trans)
                X_train.append(data)
                Y_train.append(index)