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