常にデータセットの画像データばかり使うのも飽きてくるので、そのほかの画像ファイルをpythonで読み込む方法を調べました。
いくつか方法があるようですが、anacondaに付いてきた、scikit-imageというライブラリが以前から気になっていたので今回はこれを使います。
ドキュメント: scikit-image
どうやら、 scikit-image.io.img_data で読み込めそうです。
試しに画像を読み込んでみて、numpy配列で読み込めたことを確認しました。
また、ついでにimsaveで別名をつけて保存しています。
from skimage import io
# 画像の読み込み
img_data = io.imread("./sample.jpg")
# 縦*横*チャンネル数のnumpy配列で読み込まれていることを確認。
print(type(img_data))
#
print(img_data.shape)
# (1066, 1600, 3)
# 別名で保存
io.imsave("./sample_2.png", img_data)
このほか、 as_gray オプションで白黒画像としても読み込めました。
配列の次元数も違えば値の範囲も違うので扱いは要注意です。
# 白黒で読み込み
gray_image_data = io.imread("./sample.jpg", as_gray=True)
# チャンネルがなくなり、2次元のデータになる。
print(gray_image_data.shape)
# (1066, 1600)
# カラーで読み込むと、0〜255の整数値
print(img_data.max())
# 255
# 白黒で読み込むと、0.0〜1.0の浮動小数
print(gray_image_data.max())
# 0.9910556862745099
(最大値が中途半端なのは読み込んだ画像によるものです。)
これで、画像を扱うモデルを作ったら任意の画像で試せそうですね。
(あとはサイズの加工とか必要かな。)