画像データ処理の基本手段

実際の使用では、通常、データの品質と再現性を確保するために画像データを前処理する必要があります。一般的な前処理手順には次のようなものがあります。

スケール: ネットワークの入力層のサイズに合わせて画像のサイズを変更します。
正規化: 画像のピクセル値を特定の範囲 (通常は 0 ～ 1) に正規化します。
反転: 画像を左右または上下に反転します。
回転: 画像を特定の角度で回転します。
トリミング: ネットワークの入力レイヤーのサイズに合わせて画像をトリミングします。
膨張: 画像の周囲に余分なピクセルを埋め込みます。
グレースケール: カラー画像をグレースケール画像に変換します。

これらの前処理ステップは、PIL ライブラリや opencv ライブラリなどの画像処理ライブラリを通じて実装できます。

さらに、Tensorflow は次のようないくつかの前処理関数も提供します。

tf.image.resize_images : 画像のサイズを変更します
tf.image.per_image_standardization : 画像を正規化します
tf.image.random_flip_left_right : 画像をランダムに左右反転します
tf.image.random_rotation : 画像をランダムに回転します
tf.image.random_crop : 画像のランダムなトリミング
tf.image.random_brightness : 画像のランダムな明るさ調整

これらの前処理関数は、オーバーフィッティングを防ぎながら画像データをより便利に処理するのに役立ちます。

実用化

大量の画像データの場合は、tf.data.Dataset、tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory などの TensorFlow のデータ読み取り関数を使用して、画像データを読み取り、前処理します。

たとえば、次のように tf.data.Dataset 関数を使用して画像データを読み取り、map 関数を前処理に使用できます。

import tensorflow as tf
# Create a dataset from the images
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(image_filenames)

# Define a function to preprocess the images
def preprocess_image(image):
    # Load the image and resize it
    image = tf.image.decode_jpeg(tf.read_file(image), channels=3)
    image = tf.image.resize_images(image, [256, 256])

    # Normalize the image
    image /= 255.0

    return image

# Apply the preprocessing function to the dataset
ds = ds.map(preprocess_image)

上記のコードでは、 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 関数を使用して画像ファイル名を読み取り、map 関数を使用して各画像に前処理関数を適用します。

または、 tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 関数を使用して画像データを読み取り、前処理することもできます。次に例を示します。

# Create a dataset from the images
ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    "path/to/images",
    image_size=(256, 256),
    batch_size=32,
    validation_split=0.2,
    subset="training",
    seed=123,
    image_data_format="channels_last",
    label_mode="categorical"
)

上記のコードでは、tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory を使用してフォルダーから画像を読み取ります。

画像データの前処理

画像データ処理の基本手段

実用化

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