目次
初めてのOpenCV3
Chainerで自前の画像データで機械学習を行う場合、
- 画像を収集して分類して保存（なるべくjpgファイルで収集）
- 画像をグレースケール化（カラーのままのこともある）
- 画像をリサイズ
- chainerの、tuple_datasetで使用できる形に変換
などの操作が必要であり、その過程が私のような初心者には難しい。
画像のリサイズなどは、OpenCV3というモジュールで行うと、比較的簡単にできるらしいので、OpenCV3(with Python)について学んでいきたいと思います。
開発環境
Windows8.1
Python 3.5
Anaconda 4.4.0 (64-bit)
Chainer 2.0
OpenCV3をWindows8.1にインストール
2017/8月時点で、Python3.5であれば、Anaconda Promptで、
conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3
で、OpenCV3をインストール可能です。
python3.6の場合については、WindowsにOpenCV3をインストールをご覧ください。
インストール後にOpenCV3を試してみる
Image.sizeとnp.array.shape
PILのImage.sizeは、画像の横幅(width:幅)と縦幅(height:高さ)を返します。
from PIL import Image
import numpy as np
# 画像の読み込み
img = Image.open('cat.jpg')
# 画像の幅と高さを取得
width, height = img.size
print(img.size)
print(width)
print(height)
# 元の画像と同じサイズのImageオブジェクトを作成する
img2 = Image.new('RGB', (width, height))
# img2をcat2.jpgという名前で保存する
img2.save(‘cat2.jpg’)
cv2(OpenCV)の場合
cv2.imreadで画像を読み込む。このとき画像はBGRになっている。
OpenCVで読み込んだ画像のタイプはnumpy arrayになっているため、画像の縦横を調べるときは、Numpyのshapeメソッドを用いる。
%matplotlib inline import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(‘cat.jpg’) print(img.shape) # OpenCVの画像はデフォルトだとBGR画像であるため、 # matplotlib（こちらはRGB画像）で正しく表示するためには色変換が必要 # 具体的には、cv2.cvtColor()関数を用いる cvimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(cvimg)
Numpyのnp.array.shapeは、行列の行(height:縦に並んだ要素の個数)と列(width:横に並んだ要素の個数)を返します。
import numpy as np a = np.arange(60).reshape(10, 6) # 配列の形 a.shape # 要素数 a.size # 行数、列数の取り出し # 画像をNumpy配列に変換したときは、以下を # height, width = a.shape # と書くことがある nrow, ncol = a.shape print(nrow) print(ncol)
sizeとshapeで、widthとheightの順番が逆になりますので、注意が必要です。
PILとNumpyの組み合わせ
以下は、NumPy配列の扱いとなります。
from PIL import Image
import numpy as np
# グレースケール画像にしてからNumpy配列に変換
im = np.array(Image.open('img.jpg').convert('L'))
print(im.shape)
print(im.dtype)
print(im)
# カラー画像のままNumpy配列に変換
im = np.array(Image.open('img.jpg'))
print(im.shape)
print(im.dtype)
print(im)
Chainer用の画像処理メモ（４）pythonでの画像の操作 “from PIL import Image”
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20135
Chainer用の画像処理メモ（５）初めてのNumPy“import numpy as np”
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20153
[OpenCV Python]画像の幅、高さ、チャンネル数、depth取得
atinfinity edited this page on 27 Jul 2016
https://github.com/atinfinity/lab/wiki/%5BOpenCV-Python%5D画像の幅、高さ、チャンネル数、depth取得
PythonとOpenCVで画像処理②【ウィンドウ、画像のサイズ変更】
http://rasp.hateblo.jp/entry/2016/01/22/230852
Python – NumPyで画像を配列として取得する
https://endoyuta.com/2015/09/27/python-numpyで画像を配列として取得する/
初めてのPython画像処理
https://qiita.com/uosansatox/items/4fa34e1d8d95d8783536
2017-02-16 — Tag: Python / Pillow / Image
Python, Pillowを使って画像を一括でリサイズ（拡大・縮小）する方法
https://www.outoutput.com/programming/python-pil-pillow-image-resize/
2017-01-25 — Tag: Python
Pythonでファイル名の前後に文字列や連番を加えて一括で変更
https://www.outoutput.com/programming/python-os-rename-glob-format-basename-splitext/
参考文献
Pyconjp 2014 OpenCVのpythonインターフェース入門
Masaki Hayashi,Published on Sep 28, 2014
https://www.slideshare.net/payashim/pyconjp-2014-opencv
→わかりやすいです。コードがPython2, OpenCV2なので、一部動かないことがありそうなので、Python3, OpenCV3のコードに少しだけ変換したものを、上記リンクに記載しました。
jupyter notebookでOpenCV 3.1を動かす(2)
データ解析
2017/05/07
http://takacity.blog.fc2.com/blog-entry-142.html
→jupyter notebookでcv2で画像をインライン表示する場合は、
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt
として、利用します。RGBとBGRに注意しながら、コードを記載します。
OpenCVで画像の読み込みと表示、保存20160216
http://rabbitfoot141.hatenablog.com/entry/2016/02/06/123859
pillowについてのリンク
OpenCVはインストールがややこしいことがあります。pillowという、あらかじめAnacondaに入っているモジュールも、OpenCVと似たような画像処理を行うことができます。
PIL/Pillow チートシート
20170307
https://qiita.com/pashango2/items/145d858eff3c505c100a
2017-02-16 — Tag: Python / Pillow / Image
Python, Pillowを使って画像を一括でリサイズ（拡大・縮小）する方法
https://www.outoutput.com/programming/python-pil-pillow-image-resize/
リンク