こんにちわlisです!
最近TensorFlow v2による機械学習関連の調査をしていました。
学習データを作成するのに、オーグメンテーションという画像の加工をしたりします。
この加工した画像をどうやって表示するのか?と思い調べました。
必要なものをimport
必要なものはこの2つ。
import tensorflow as tf from matplotlib import pylab as plt
適宜インストールしてください。
画像を読み込む
画像の読込は
jpg = tf.io.read_file(path)
jpgImage = tf.image.decode_jpeg(jpg, channels=3)
のようにします。
画像を表示
matplotlibを使って取得した画像を表示します。
plt.imshow(jpgImage)
これで画像の読込と表示ができますね!
メソッド化する
面倒なのでメソッドにしてみました。
def loadImage(path): jpg = tf.io.read_file(path) return tf.image.decode_jpeg(jpg, channels=3) def show(img): plt.imshow(img) path = 'bird.jpg' image = loadImage(path) show(image)
これでコレが
こんな感じで表示されます。
参考
コチラを参考にしました。ありがとうございました!
あとがき
TensorFlow v2で、オーグメンテーション用に加工した画像をmatplotlibで表示する方法でした!
色々ググったのですが、結局公式の記事のお陰で解決しました(笑)
まずは公式見ろやってことですかね。