画像回転スクリプト & 並列処理

深層学習特に画像分類・物体検知タスクで精度を上げるために画像回転・左右反転を行って、教師画像を増やす、ということがよーく行われます。

ただ、それらのタスクって、意外に重たい処理だったりするので、
並列処理を実行することで、手軽に（＝大袈裟過ぎない範囲で）速く終わらせることを目的に書いたスクリプトです。

今回は、並行処理にjoblibを利用。

ライブラリ設定

import cv2
from scipy import ndimage
import os
from joblib import Parallel, delayed

もろもろ設定

とりあえず、デフォルトで、30度ずつ回転させる前提でのスクリプトです。
画像数の増減に関しては、適宜設定値を変えるなり、引数でそれらを与える感じに書き直すのもいいかも知れません。

## 角度の定義
rIntr = 30
## 回転開始角度
rs = 30
##回転終了角度
re = 330

## input images
Image_DIR = '<Replace your path for input images>'
## output images
output_DIR = '<Replace your path for output images>'

関数

def getFilesInDirectory(directory, postfix = ""):
    fileNames = [s for s in os.listdir(directory) if not os.path.isdir(os.path.join(directory, s))]
    if not postfix:
        return fileNames
    else:
        return [s for s in fileNames if s.lower().endswith(postfix)]

## mirror inversion
def generate_flip(I):
    fimg = I.copy()
    return cv2.flip(fimg ,0)   

## Generate(rotate) images & store for each image
def generate_rot(imgFilename, rs, re, rIntr, output_DIR, image_type):
    I = cv2.imread(imgFilename)
    ## mirror-inversion, if needed
    if image_type == 'Reverse':       
        I = generate_flip(I)
    for r in range(rs, re+1, rIntr):
        ## Rotation of each image
        Irot = ndimage.rotate(I, r, reshape=False)
        ## Store images
        FILENAME = imgFilename+'_'+str(image_type)+'_'+str(r)+'.jpg'
        print('Completed for '+str(FILENAME))
        cv2.imwrite(os.path.join(output_DIR,FILENAME), Irot)     

実行

if __name__ == "__main__":
    ## Input imageのファイル名取得
    os.chdir(Image_DIR)
    imgFilenames = getFilesInDirectory(Image_DIR, ".jpg")

    ## Normal rotation
    Parallel(n_jobs=-1, verbose=3,
        backend="threading"
        )([delayed(generate_rot)(imgFilename=imgFilename, 
                                        rs=rs, 
                                        re=re, 
                                        rIntr=rIntr, 
                                        output_DIR=output_DIR, 
                                        image_type='Normal') 
                                        for imgFilename in imgFilenames])

    ## Reverse rotation
    Parallel(n_jobs=-1, verbose=3,
        backend="threading"    
        )([delayed(generate_rot)(imgFilename=imgFilename, 
                                        rs=rs, 
                                        re=re, 
                                        rIntr=rIntr, 
                                        output_DIR=output_DIR, 
                                        image_type='Reverse') 
                                        for imgFilename in imgFilenames])