秒速で行う画像クローリングまとめ

概要

大規模なデータセットといえばKaggleなどだと思いますが、お目当ての画像がない時もありますよね。

この記事で書かれたコードを実行することで、
画像のクローリングを、

• Google
• Yahoo
• Bing
• Baidu
• Flickr

で簡単に手早く行えます。
簡単にキータの記事、及びicrawlerのexampleを漁って試してみたもののまとめになります。

Google編

https://qiita.com/Yuki-Takatsu/items/3f30727d5b21a83ea4ed
ここを参考に（コピペ）しました。

scrape_google.py

import requests
import random
import shutil
import bs4
import ssl
import os.path
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

def image(keyword):
    Res = requests.get("https://www.google.com/search?hl=jp&q=" + keyword + "&btnG=Google+Search&tbs=0&safe=off&tbm=isch")
    Html = Res.text
    Soup = bs4.BeautifulSoup(Html,'lxml')
    links = Soup.find_all("img")
    link = random.choice(links).get("src")
    return link

def download_img(url, file_name, save_dir, img_num):
    try: 
        r = requests.get(url, stream=True)
        if r.status_code == 200:
                with open( os.path.join( save_dir, file_name, str(img_num)+".png" ) , 'wb') as f:
                    r.raw.decode_content = True
                    shutil.copyfileobj(r.raw, f)
    except:
        pass 



if __name__ == "__main__":
    num = 10
    keyword = "cat"
    save_dir = 'data'

    data_list = keyword.split(' ')
    data = keyword.lower()
    file_name_dir = '_'.join(data_list)
    file_name_dir = file_name_dir.lower() 

    if not os.path.exists(save_dir): 
        os.mkdir(save_dir) 
    if not os.path.exists( os.path.join( save_dir, file_name_dir ) ): 
        os.mkdir( os.path.join( save_dir, file_name_dir ) ) 


    for i in range(int(num)):
        try:
            print(f'{i} th attempt for crawl...')
            link = image(data)
            download_img(link, file_name_dir, save_dir, i)
        except:
            pass

Yahoo編

https://qiita.com/ishiwara51/items/3979fbc1c69b4f8ee2d3
ここを参考に（完全にコピペ）しました。

scrape_yahoo.py

import os
import sys
import traceback
from mimetypes import guess_extension
from time import time, sleep
from urllib.request import urlopen, Request
from urllib.parse import quote
from bs4 import BeautifulSoup

MY_EMAIL_ADDR = ''

class Fetcher:
    def __init__(self, ua=''):
        self.ua = ua

    def fetch_img_direct(self, url):
        """
        yahoo画像検索画面に表示されている画像のbyte情報を抽出します。
        引数:
            url: yahoo画像検索画面のurlです。

        返り値:
            img_b_content: ウェブサイトリソースのbyteコードのリストです。
            mime: CONTENT_TYPEにより指定されている拡張子です。
        """
        req = Request(url, headers={'User-Agent': self.ua})
        try:
            with urlopen(req, timeout=3) as p:
                page_b_content = p.read()
                structured_page = BeautifulSoup(page_b_content.decode('UTF-8'), 'html.parser')
                img_link_elems = structured_page.find_all('img')
                img_urls = [e.get('src') for e in img_link_elems if e.get('src').startswith('http')]
                img_urls = list(set(img_urls)) #なぜset化しているのかは不明
        except:
            sys.stderr.write('Error in fetching {}\n'.format(url))
            sys.stderr.write(traceback.format_exc())
            return None, None

        img_b_content = []
        mime = []
        for i, img_url in enumerate(img_urls):
            req1 = Request(img_url, headers={'User-Agent': self.ua})
            try:
                with urlopen(req1, timeout=3) as p:
                    img_b_content.append(p.read())
                    mime.append(p.getheader('Content-Type'))
            except:
                sys.stderr.write('Error in fetching {}\n'.format(img_url))
                sys.stderr.write(traceback.format_exc())
                continue

        return img_b_content, mime

fetcher = Fetcher(MY_EMAIL_ADDR)



def url_brancher(word):
    """
    yahoo画像検索画面のurlを、検索条件の組み合わせの数だけ取得します。

    引数:
        word : 検索語です。

    返り値:
        urllist : yahoo画像検索画面のurlのリストです。
    """
    constant = "https://search.yahoo.co.jp/image/search?p={}&n=60".format(quote(word))

    values = [\
    ["", "small"],\
    ["", "red"],\
    ["", "face"]\
    ]
    """
    values = [\
    ["", "small", "medium", "large", "wallpaper", "widewallpaper"],\
    ["", "red", "orange", "yellow", "green", "teal", "blue", "purple", "pink", "white", "gray", "black", "brown"],\
    ["", "face", "photo", "clipart", "lineart"]\
    ]
    """
    urllist = []

    for i in range(len(values[0])):
        for j in range(len(values[1])):
            for k in range(len(values[2])):
                urllist.append(constant + "&dim={}".format(values[0][i]) + "&imc={}".format(values[1][j]) + "&ctype={}".format(values[2][k]))
    return urllist



def main(word):
    """
    Fetchにより取得された情報をもとに画像ファイルを保存します。

    引数:
    word: 検索語です。

    返り値:
    """
    data_dir = 'data/'
    if not os.path.exists(data_dir):
        os.makedirs(data_dir)

    yahoo_url_list = url_brancher(word)

    for i, yahoo_url in enumerate(yahoo_url_list):
        sleep(0.1)
        img, mime = fetcher.fetch_img_direct(yahoo_url)
        if not mime or not img:
            print('Error in fetching {}\n'.format(yahoo_url))
            continue

        for j, img_url in enumerate(img):
            ext = guess_extension(mime[j].split(';')[0])
            if ext in ('.jpe', '.jpeg'):
                ext = '.jpg'
            if not ext:
                print('Error in fetching {}\n'.format(img_url))
                continue

            result_file = os.path.join(data_dir, str(i) + str(j)+ ext)
            with open(result_file, mode='wb') as f:
                f.write(img_url)
            print('fetched', str(i) + str(j) + ext)



if __name__ == '__main__':
    word = 'cat'
    main(word)

icrawler編

icrawlerは、
画像のクローリングをgoogle,bing, baidu, Flickrで行えるライブラリです。
ただ、現在おそらくGoogleでのクローリングだけ行えない？？
ですが、Bing, Baidu, Flickrでは問題なくクローリングできました。
FlickrだけAPIKeyの取得が必要になりますのでご注意ください（２分くらいでできますのでご安心を。）

scrape_icrawler.py

import logging
import os.path as osp
from argparse import ArgumentParser

from icrawler.builtin import (BaiduImageCrawler, BingImageCrawler,
                              FlickrImageCrawler, GoogleImageCrawler,
                              GreedyImageCrawler, UrlListCrawler)


key_word = 'cat'
max_num = 200

def test_google():
    print('start testing GoogleImageCrawler')
    google_crawler = GoogleImageCrawler(
        downloader_threads=4,
        storage={'root_dir': 'images/google'},
        log_level=logging.INFO)
    search_filters = dict()
        # size='large',
        # color='orange',
        # license='commercial,modify',
        # date=(None, (2017, 11, 30)))
    google_crawler.crawl(key_word, filters=search_filters, max_num=max_num)


def test_bing():
    print('start testing BingImageCrawler')
    bing_crawler = BingImageCrawler(
        downloader_threads=2,
        storage={'root_dir': 'images/bing'},
        log_level=logging.INFO)
    search_filters = dict()
        # type='photo',
        # license='commercial',
        # layout='wide',
        # size='large',
        # date='pastmonth')
    bing_crawler.crawl(key_word, max_num=max_num, filters=search_filters)


def test_baidu():
    print('start testing BaiduImageCrawler')
    # search_filters = dict(size='large', color='blue')
    search_filters = dict()
    baidu_crawler = BaiduImageCrawler(
        downloader_threads=4, storage={'root_dir': 'images/baidu'})
    baidu_crawler.crawl(key_word, filters=search_filters, max_num=max_num)


def test_flickr():
    print('start testing FlickrImageCrawler')
    flickr_crawler = FlickrImageCrawler(
        apikey=None,
        parser_threads=2,
        downloader_threads=4,
        storage={'root_dir': 'images/flickr'})
    flickr_crawler.crawl(
        max_num=max_num,
        tags=key_word,
        tag_mode='all',
        )


def test_greedy():
    print('start testing GreedyImageCrawler')
    greedy_crawler = GreedyImageCrawler(
        parser_threads=4, storage={'root_dir': 'images/greedy'})
    greedy_crawler.crawl(
        'http://www.bbc.com/news', max_num=max_num, min_size=(100, 100))


def test_urllist():
    print('start testing UrlListCrawler')
    urllist_crawler = UrlListCrawler(
        downloader_threads=3, storage={'root_dir': 'images/urllist'})
    filelist = osp.join(osp.dirname(__file__), 'filelist_demo.txt')
    urllist_crawler.crawl(filelist)


def main():
    parser = ArgumentParser(description='Test built-in crawlers')
    parser.add_argument(
        '--crawler',
        nargs='+',
        # default=['google', 'bing', 'baidu', 'flickr', 'greedy', 'urllist'],
        default=['google', 'bing', 'baidu', 'flickr'],
        help='which crawlers to test')
    args = parser.parse_args()
    for crawler in args.crawler:
        eval('test_{}()'.format(crawler))
        print('\n')


if __name__ == '__main__':
    main()

まとめ

大規模なデータセットがないようなとき、手早くクローリングして画像を集めることができると嬉しいですね。
他にも良いやりかたや画像のソースがあると思いますので、他も試せていけたらなと思います。