lisz-works

プログラミングと興味を貴方に

TensorFlow v2 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

【スポンサーリンク】

TensorFlow

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

元の画像

こんな感じで表示されます。

表示される画像

参考

コチラを参考にしました。ありがとうございました!

www.tensorflow.org

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。