はじめに

今回の、学習画像、テスト画像、水増し画像の合計サイズは、1.4GB 程度です。
これらの画像を、学習プログラム実施時に、読み込むとそれなりの時間が必要になります。
また、別の環境で学習プログラムを実施する時も、転送時間が発生します。
その他、画像サイズをリサイズしたり、カラーからグレーに変換する処理にも時間が必要になります。
あらかじめ、リサイズ、グレー変換したデータセットを作成する事で、50MB 程度にすることが出来ました。
ソース一式はここです。

ライブラリ

前回と同様、Numpy Pillow を使っています。

設定

以下の設定を追加しています。
DATASETS_PATH に、今回作成するデータセットが保存されます。
IMG_ROWS IMG_COLS は、画像サイズのリサイズです。今回は、28 x 28 のサイズへリサイズします。
画像サイズは、後工程の学習モデルでも参照されます。

config.py

DATASETS_PATH = os.path.join(DATA_PATH, 'datasets')

IMG_ROWS, IMG_COLS = 28, 28

ファイル一覧の作成

学習画像、テスト画像、水増し画像のファイル一覧を作成します。
query には、CLASSES が順次与えられます。
augment 引数は、水増し画像の利用可否のフラグです。
前回、水増し画像は、query 毎に 6000 作成しました。足りない場合は、エラーにしています。

def make_filesets(augment):
    """ファイルセットの作成."""

    filesets = {'train': dict(), 'test': dict(), 'augment': dict()}

    for query in CLASSES:

        train_path = os.path.join(TRAIN_PATH, query)
        test_path = os.path.join(TEST_PATH, query)
        augment_path = os.path.join(AUGMENT_PATH, query)

        if not os.path.isdir(train_path):
            print('no train path: {}'.format(train_path))
            return None
        if not os.path.isdir(test_path):
            print('no test path: {}'.format(test_path))
            return None
        if not os.path.isdir(augment_path):
            print('no augment path: {}'.format(augment_path))
            return None

        train_files = glob.glob(os.path.join(train_path, '*.jpeg'))
        train_files.sort()
        filesets['train'][query] = train_files

        test_files = glob.glob(os.path.join(test_path, '*.jpeg'))
        test_files.sort()
        filesets['test'][query] = test_files

        augment_files = glob.glob(os.path.join(augment_path, '*.jpeg'))
        random.shuffle(augment_files)
        filesets['augment'][query] = augment_files

        if augment and len(augment_files) < AUGMENT_NUM:
            print('less augment num: {}, path: {}'.format(len(augment_files), augment_path))
            return None

    return filesets

画像の読み込みの関数

ファイルのフルパスを元に画像を処理します。
設定ファイルに従い、リサイズされます。
もともと、OpenCV Haar Cascades では、リサイズを行わずに保存していました。後工程でリサイズする方が、様々なサイズで試すのに便利ですね。
LANCZOS は、時間はかかるが、品質良くリサイズしてくれます。デフォルトは、NEAREST ですね。品質より、速さ優先です。
- 参考: https://pillow.readthedocs.io/en/4.0.x/handbook/concepts.html#filters
その後、グレースケールに変換し、さらにuint8 に変換します。

def read_image(filename):
    """画像の読み込み、リサイズ、グレー変換."""

    image = Image.open(filename)
    image = image.resize((IMG_ROWS, IMG_COLS), Image.LANCZOS)
    image = image.convert('L')
    image = np.array(image, dtype=np.uint8)

    return image

データセットの作成

学習画像、学習ラベル、テスト画像、テストラベルの配列を準備します。

def make_datasets(augment, filesets):
    """データセットの作成."""

    train_images = []
    train_labels = []
    test_images = []
    test_labels = []

query には、CLASSES が順次与えられます。
num には、ラベルが順次与えられます。
例えば、CLASSES の最初は、安倍乙 ラベルは 0 と言う感じです。
augment で水増し画像を利用するか判断します。利用する場合は、AUGMENT_NUM に記載の数のみtrain_files に設定します。
各画像の読み込みには、tqdm も合わせて利用しています。処理経過が表示され、分かりやすいですね。
read_image に画像のファイルパスを与えて、リサイズ、グレースケール化した画像を読み込みます。
同時にラベルも付与します。

    for num, query in enumerate(CLASSES):
        print('create dataset: {}'.format(query))

        if augment:
            train_files = filesets['augment'][query][:AUGMENT_NUM]
        else:
            train_files = filesets['train'][query]
        test_files = filesets['test'][query]

        for train_file in tqdm.tqdm(train_files, desc='create train', leave=False):
            train_images.append(read_image(train_file))
            train_labels.append(num)
        for test_file in tqdm.tqdm(test_files, desc='create test', leave=False):
            test_images.append(read_image(test_file))
            test_labels.append(num)

学習画像、学習ラベル、テスト画像、テストラベルをデータセットとしてまとめます。
DATASET_PATH CLASSES IMG_ROWS IMG_COLS 水増し画像の利用有無を元にデータセットのファイル名を決めます。

    datasets = ((np.array(train_images), (np.array(train_labels))), (np.array(test_images), (np.array(test_labels))))

    datasets_path = os.path.join(DATASETS_PATH, ','.join(CLASSES))
    os.makedirs(datasets_path, exist_ok=True)
    train_num = AUGMENT_NUM if augment else 0
    datasets_file = os.path.join(datasets_path, '{}x{}-{}.pickle'.format(IMG_ROWS, IMG_COLS, train_num))
    with open(datasets_file, 'wb') as fout:
        pickle.dump(datasets, fout)
    print('save datasets: {}'.format(datasets_file))

水増し画像の利用有無は、下記のオプションで切り替えています。

$ python save_datasets.py

$ python save_datasets.py --augment

pickle 化したデータセットは、下記の様になりました。
オリジナルの場合は、train test の合計約 148MB から 3.2MB の pickleファイル
水増し画像の場合は、augment test の合計約 1433MB から 46MB の pickleファイル

$ du -d1 -h .
115M    ./train
 33M    ./test
 51M    ./datasets
1.4G    ./augment


$ ls
3.2M 12 15 23:22 28x28-0.pickle
46M 12 15 22:24 28x28-6000.pickle

おわりに

学習プログラムから利用しやすい様に、画像データをリサイズ、グレースケールしたデータセットを作成しました。
複数のサイズ、水増し画像の数の変化などで、色々データセットを作り、ファイル名で切り替えながら利用が出来ます。
次回は、データセットを学習プログラムから読み込む部分を作成する予定です。

学習に利用する画像のデータセットを作成する

はじめに

ライブラリ

設定

ファイル一覧の作成

画像の読み込みの関数

データセットの作成

おわりに