keras.preprocessing.image使い方メモ

ページによって引数の説明があったりなかったりするので
実際に動かしたトライをもとに抜粋してメモ

確認環境

python3.6.6
Tensorflow:1.10.0
Keras：2.2.2

import例

from keras.preprocessing.image import load_img, save_img, img_to_array, array_to_img

load_img()

画像をファイルから読み込み、PIL 形式で返す

ex.

load_img(path, grayscale=False, color_mode='rgb', target_size=(224,224))

• 引数
  • path: 画像を読み込むファイルパス(ex.'***.jpg')
  • grayscale:Trueの場合はGrayscale。Falseの場合はRGB
    ★指示しない場合⇒「RGB」で読込。
  • color_mode: 読み込んだ後に指定した形式に変換する。('rgb', 'rgba', 'grayscale')
    ★指示しない場合⇒「rgb」で読込
  • target_size: リサイズする大きさ
    ★指示しない場合⇒元の画像の大きさ
  • interpolation: リサイズする手法 ('nearest', 'bilinear', 'bicubic')
    ★指示しない場合⇒不明
• 返り値
  • PIL 形式の画像
    

備考：grayscaleとcolor_modeだとgrayscale優先の模様

save_img()

ndarray をファイルへ保存する

例

save_img(path, x)

• 引数
  • path: 画像を保存するファイルパス(ex.'***.jpg')
  • x: 3次元の ndarray
    

備考：keras2.2.0から実装

ndarrayを画像に変換し保存するとの事だが、PIL形式や正規化したndarrayも「jpeg」で保存された。

img_to_array()

PIL 形式から ndarray に変換する

例

img_to_array(x)

• 引数
  • x: PIL 形式の画像
• 返り値
  • 3次元の ndarray

array_to_img()

ndarray から PIL 形式に変換

例

array_to_img(x, scale=True)

• 引数
  • x: 3次元の ndarray
  • scale:Trueで正規化された[0, 1]のデータを[0, 255]に変換
• 返り値
  • PIL 形式の画像