pip install pillow
augmentImages.py
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#1 Amplifiez le fichier image à 20 fichiers et stockez-le dans le dossier généré
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from PIL import Image, ImageOps
import glob, os
#Spécifiez le fichier à amplifier
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)
#Créer un répertoire de sortie
new_dir = 'generated/' + os.path.dirname(file)
os.makedirs(new_dir, exist_ok=True)
#Redimensionné à 1 000 pixels de large
resize_ratio = float(1000) / im.width
im = im.resize((int(im.width * resize_ratio), int(im.height * resize_ratio)))
#Enregistrer l'image d'origine
im.save(new_dir + '/' + os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '.JPG', quality=95)
#-5〜+Faites pivoter jusqu'à 5 degrés et enregistrez chacun
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)
#Inverser-5〜+Faites pivoter jusqu'à 5 degrés et enregistrez chacun
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)
Code Python pour l'apprentissage et les tests avec Custom Vision of Cognitive Service-Qiita
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