Verstärken Sie Bilder für maschinelles Lernen mit Python

Vorbereitung

pip install pillow

Code

augmentImages.py


# ---
#1 Erweitern Sie die Bilddatei auf 20 Dateien und speichern Sie sie im generierten Ordner
# ---

from PIL import Image, ImageOps
import glob, os

#Geben Sie die zu verstärkende Datei an
files = glob.glob('images/**/*.JPG', recursive=True)

for i, file in enumerate(files):
    im = Image.open(file)
    print(i + 1, '/', len(files), file, im.format, im.size, im.mode)

    #Ausgabeverzeichnis erstellen
    new_dir = 'generated/' + os.path.dirname(file)
    os.makedirs(new_dir, exist_ok=True)

    #Größe auf 1000px Breite geändert
    resize_ratio = float(1000) / im.width
    im = im.resize((int(im.width * resize_ratio), int(im.height * resize_ratio)))

    #Originalbild speichern
    im.save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '.JPG', quality=95)

    #-5〜+Bis zu 5 Grad drehen und jeweils speichern
    im.rotate(1).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-p1.JPG', quality=95)
    im.rotate(2).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-p2.JPG', quality=95)
    im.rotate(3).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-p3.JPG', quality=95)
    im.rotate(4).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-p4.JPG', quality=95)
    im.rotate(5).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-p5.JPG', quality=95)
    im.rotate(-1).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-n1.JPG', quality=95)
    im.rotate(-2).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-n2.JPG', quality=95)
    im.rotate(-3).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-n3.JPG', quality=95)
    im.rotate(-4).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-n4.JPG', quality=95)
    im.rotate(-5).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-n5.JPG', quality=95)

    #Umkehren-5〜+Bis zu 5 Grad drehen und jeweils speichern
    ImageOps.mirror(im).rotate(1).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mp1.JPG', quality=95)
    ImageOps.mirror(im).rotate(2).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mp2.JPG', quality=95)
    ImageOps.mirror(im).rotate(3).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mp3.JPG', quality=95)
    ImageOps.mirror(im).rotate(4).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mp4.JPG', quality=95)
    ImageOps.mirror(im).rotate(5).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mp5.JPG', quality=95)
    ImageOps.mirror(im).rotate(-1).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mn1.JPG', quality=95)
    ImageOps.mirror(im).rotate(-2).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mn2.JPG', quality=95)
    ImageOps.mirror(im).rotate(-3).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mn3.JPG', quality=95)
    ImageOps.mirror(im).rotate(-4).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mn4.JPG', quality=95)
    ImageOps.mirror(im).rotate(-5).save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '-mn5.JPG', quality=95)

Beziehung

Python-Code zum Lernen und Testen mit Custom Vision von Cognitive Service-Qiita

Recommended Posts

Verstärken Sie Bilder für maschinelles Lernen mit Python
[Python] Sammeln Sie Bilder mit Icrawler für maschinelles Lernen [1000 Blatt]
[Shakyo] Begegnung mit Python zum maschinellen Lernen
Maschinelles Lernen mit Python! Vorbereitung
Beginnend mit maschinellem Python-Lernen
Maschinelles Lernen mit Python (1) Gesamtklassifizierung
<Für Anfänger> Python-Bibliothek <Für maschinelles Lernen>
"Scraping & maschinelles Lernen mit Python" Lernnotiz
Maschinelles Lernen mit Python (2) Einfache Regressionsanalyse
Warum Python für maschinelles Lernen ausgewählt wird
[Python] Webanwendungsdesign für maschinelles Lernen
[Python] Bilder mit OpenCV lesen (für Anfänger)
Eine Einführung in Python für maschinelles Lernen
Aufbau einer KI / maschinellen Lernumgebung mit Python
Erstellen einer Windows 7-Umgebung für eine Einführung in das maschinelle Lernen mit Python
Python lernen mit ChemTHEATER 03
Python lernen mit ChemTHEATER 05-1
Python lernen mit ChemTHEATER 02
Python lernen mit ChemTHEATER 01
[Python] Einfache Einführung in das maschinelle Lernen mit Python (SVM)
Maschinelles Lernen beginnend mit Python Personal Memorandum Part2
Maschinelles Lernen beginnend mit Python Personal Memorandum Part1
Sammeln Sie Bilder für maschinelles Lernen (Bing Search API)
Ich habe mit der maschinellen Vorverarbeitung von Python Data begonnen
Erstellen Sie eine Python-Umgebung für maschinelles Lernen mit Containern
Maschinelles Lernen mit Pokemon gelernt
Datensatz für maschinelles Lernen
Japanische Vorverarbeitung für maschinelles Lernen
Bildersammlung Python-Skript zum Erstellen von Datensätzen für maschinelles Lernen
Erstellen Sie mit Python eine interaktive Umgebung für maschinelles Lernen
Lernablauf für Python-Anfänger
Python-Lernplan für KI-Lernen
Verbessertes Lernen ab Python
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer aus Kapitel 2
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer Kapitel 1 und 2
Vorbereitung zum Starten von "Python Machine Learning Programming" (für macOS)
Erstellen Sie mit Python eine Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen Minesweeper mit PyTorch
[Python] Ich habe einen Klassifikator für Iris erstellt [Maschinelles Lernen]
Maschinelles Lernen mit Bildern der Kategorie Caffe -1 unter Verwendung eines Referenzmodells
Python Machine Learning Programming> Schlüsselwörter
Zusammenfassung des grundlegenden Ablaufs des maschinellen Lernens mit Python
Checkios Empfehlung zum Erlernen von Python
Iterative Verarbeitung von Python durch Chemoinfomatik gelernt
Richten Sie die Anzahl der Stichproben zwischen Datenklassen für maschinelles Lernen mit Python aus
Versuchen Sie es mit Kaggle leicht maschinell
Konstruktionsnotiz für eine maschinelle Lernumgebung von Python
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer Kapitel 11 und 12 Einführung in Pandas Matplotlib
Der erste Schritt des maschinellen Lernens ~ Für diejenigen, die versuchen möchten, mit Python zu implementieren ~
Ich habe versucht, mit Python (Mac OS X) eine Umgebung für maschinelles Lernen zu erstellen.
Erstellen Sie eine Umgebung für maschinelles Lernen mit Python unter MacOSX
Ich habe mit Python Clustering & Dimension Compression & Visualization mit maschinellem Lernen begonnen
Für diejenigen, die mit TensorFlow2 maschinelles Lernen beginnen möchten
Wie nutzt man maschinelles Lernen für die Arbeit? 03_Python-Codierungsverfahren
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer Kapitel 7 Regressionsanalyse
Einstellungen der Python3-basierten maschinellen Lernumgebung auf dem Mac (Koexistenz mit Python2)
Feature Engineering für maschinelles Lernen ab Teil 3 Google Colaboratory-Scale
Zahlenerkennung in Bildern mit Python
Web-Lehrmaterialien zum Erlernen von Python