Image Generator for making image train dataset¶
Written by. Supreme-YS¶
- Augmentation 하고자 하는 이미지 파일 형식을 img_1, img_2, img_3..과 같은 넘버링 형태로 전처리 필요.
- image_path : generate 작업이 필요한 이미지 파일 경로
- gen_image_path : generate 작업 이후 저장되는 폴더 (폴더명은 개인에 맞게 변경 가능), 반드시 생성 필요.
- count : 압축해제 된 폴더에 있는 이미지 갯수, 초기값 0
- gen_count : 이미지 당 제너레이트 하고자 하는 이미지 갯수, 초기값 0
In [ ]:
# 필요한 모듈 import
from numpy import expand_dims
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from PIL import Image
In [1]:
!unzip <압축폴더명.zip>
zsh:1: parse error near `>'
In [ ]:
count = 0
gen_count = 0
In [ ]:
for i in range(count):
i = i+1
# Image Path
imgs = load_img('image_path/image_file_{}'.format(i))
data = img_to_array(imgs)
samples = expand_dims(data, 0)
datagen = ImageDataGenerator(
zoom_range=[0.85,1.0],
brightness_range=[0.3,0.8],
rotation_range=45,
horizontal_flip=True,
vertical_flip = True,
height_shift_range=0.5,
width_shift_range=0.5
)
it = datagen.flow(samples, batch_size=1)
for j in range(gen_count):
batch = it.next()
image = batch[0].astype('uint8')
img = Image.fromarray(image)
img.save("./gen_image_path/gen_image_file_{},{}.jpeg".format(i,j), "jpeg")
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