画像加工ツールTensorFlowで遊んでたら素敵な毒りんごが生成されたよ

こんにちは！！ようこそ、当ブログgcbgardenへ。管理人のsakurabaaa(@sakurabaaa_g)です。

TensorFlowは画像加工ツールではありません。人工知能のツールです。

最近はやりの人工知能で大事なことは大量のデータを持っていることなんですね。

例えば画像のデータがたくさんほしいときは、一枚の画像データに対して小細工を施して、データの水増しを行います。

TensorFlowといった小細工を自動で施してくれるツールで遊んでいたら面白い結果が得られたので紹介します！

もくじ [かくす]

TensorFlowとは
TensorFlowを使った画像の水増し
- 今回使用した画像
ランダムクロップ（random_crop）
- tf.random_crop(value,size,seed=None,name=None)
回転（rot90）
- rot90( image, k=1, name=None )
明るさ調整（adjust_brightness）
- adjust_brightness( image, delta )
衝撃的なりんご画像が！！
ヒュー調整（adjust_hue）
- adjust_hue( image, delta, name=None )
おわりに
TensorFlow画像の水増し

TensorFlowとは

TensorFlow（テンサーフロー、テンソルフロー呼び名は？？）を知らない方のために簡単に説明。

人工知能を実現してくれるツールです。

詳しくは以下のリンクをみるとわかると思います。

公式ページへAn open-source machine learning framework for everyone

TensorFlowを使った画像の水増し

TensorFlowが提供する画像加工のための関数はどんだけあるんや！！

と思うほどありました。すべての関数を実装するのに数時間かかりましたよ。

ここでは一部のTensorFlowを使った画像水増し（Data Augmentation）手法を紹介しようと思います。

公式ドキュメントModule: tf.image

今回使用した画像

りんご。

img.shape = (313, 500, 3)

この画像を使ってデータの水増し・拡張をおこないました。

ランダムクロップ（random_crop）

ランダムクロップは指定した範囲で画像をクリップ（切り出し）してくれます。

tf.random_crop(value,size,seed=None,name=None)

下のコードはそのまま利用できます。

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def random_crop(image, size):
    images = tf.random_crop(image, size)
    with tf.Session() as sess:
        for i in range(15):
            img = sess.run(images)
            plt.subplot(5,5,i+1)
            plt.axis(‘off’)
            plt.imshow(img)
        plt.show()
plt.figure(figsize=(12,8))
crop_height = 150
crop_width =  150
size = [crop_height, crop_width, 3]
random_crop(img, size)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

回転（rot90）

画像を回転させることも！！

90度しかないみたいです。

rot90( image, k=1, name=None )

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def rot90( image, k ):
    with tf.Session() as sess:
        for i in range(5):
            img = sess.run(tf.image.rot90(image, k[i]))
            plt.subplot(1,5,i+1)
            plt.title(‘kの値：{}’.format(k[i]))
            plt.axis(‘off’)
            plt.imshow(img)
        plt.show()
plt.figure(figsize=(12,8))
k = [0,1,2,3,4]
rot90(img, k)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

明るさ調整（adjust_brightness）

明るさを調整！！

adjust_brightness( image, delta )

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def adjust_brightness(image, delta):
    with tf.Session() as sess:
        for i in range(9):
            img = sess.run(tf.image.adjust_brightness( image, delta[i] ))
            plt.subplot(3,3,i+1)
            plt.title(‘deltaの値：{}’.format(delta[i]))
            plt.axis(‘off’)
            plt.imshow(img)
        plt.show()
plt.figure(figsize=(12,8))
delta = np.linspace(0,1,9) #deltaの範囲[0,1]
adjust_brightness(img, delta)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

りんごがいなくなっちゃったよ〜〜

衝撃的なりんご画像が！！

白雪姫にでてくる毒リンゴがでてきてたまげてしまいました。

ヒュー調整（adjust_hue）

ヒュー調整という変換をしたときです。

adjust_hue( image, delta, name=None )

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def adjust_hue(image, delta):
    with tf.Session() as sess:
        for i in range(25):
            img = sess.run(tf.image.adjust_hue(image, delta[i]))
            plt.subplot(5,5,i+1)
            plt.title(‘deltaの値：{:.2}’.format(delta[i]))
            plt.axis(‘off’)
            plt.imshow(img)
        plt.show()
plt.figure(figsize=(12,8))
delta = np.linspace(-1,1,25)
adjust_hue(img,delta)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX