여러 폴더에서 여러 장의 사진을 그래프에 묘사

뭐, 제목대로입니다만…

사진 A와 B를 비교하려고 하면 「아, 폴더 나누어 버렸다」를 깨달았다.
한 폴더에서 꾸준히 사진 보고 폴더 나누었는데…
라는 것이 계기로 해 보았습니다.
김에 화상 가공했을 때에 함정에 걸렸기 때문에 그것도 함께 갑니다.

전혀 어렵지 않았다.

「코드의 분위기적으로 코코 늘리면 좋겠지?」
적인 느낌으로 진행해 나가면 되어 버렸다.
여전히 공부하지 않는 남자이다.

dog_and_cat.py

#　Jupyter Notebookセルを全結合してみました

import os
import glob
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from google.colab import drive

#　GoogleDrive_Mount
drive.mount('/content/drive')

#　データ格納フォルダを指定
input_dir="/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/test/Photos"
dirs = glob.glob(input_dir + '/*.jpg')
input_dir2="/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/test/Photos2"
dirs2 = glob.glob(input_dir2 + '/*.jpg')

#　参照出来ているか確認
print(dirs)
print(dirs2)

#　リストの長さを足して表示枚数を確認
hs = len(dirs)+len(dirs2)
print(hs)

#　表示設定
col=5
row=hs/col
cols=col*3
rows=row*4
dpis = 100

#　イメージの表示サイズ、解像度
fig = plt.figure(figsize=(cols,rows),dpi=dpis)

#　＊＊番目に指定
pi=1

#　イメージ表示
for img,img2 in zip(dirs,dirs2):
#　1段目
  plot_num = pi
  ax=fig.add_subplot(row, col, plot_num)
  ac=os.path.basename(img)
  ax.set_title(ac)
  img = Image.open(img)
  plt.imshow(img, cmap='gray')
#　2段目
  plot_num2 = pi+5
  bx=fig.add_subplot(row, col, plot_num2)
  bc=os.path.basename(img2)
  bx.set_title(bc)
  img2 = Image.open(img2)
  plt.imshow(img2, cmap='gray')
  pi = pi+1

출력 결과

음, 귀엽다.
하지만 크기가 흩어져 있네요.

사이즈를 모아보자

img = Image.open(img) 및 img2 = Image.open(img2) 아래에
각각 넣어 보자 (일단 숫자는 200을 넣을 때입니다)

img = img.resize((200, 200))  
img2 = img2.resize((200, 200)) 

모두들, 무사히 모였습니다. 좋았어요.

그레이 스케일도 해보자. 어라? 함정?

위의 코드에 다음을 각각 추가하여 회색화를 기대

img = img.convert("L")
img2 = img2.convert("L")

뭔가 이미지와 다르다…
라고 생각하면 한층 더 이것을 해야 하는 것 같다. 불각.
(어쩐지 이것만으로 할 수 있는 듯한 쓰는 법도 있었지만-)

plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.imshow(img2, cmap='gray')

딥 러닝을 향해

향후는 특징량을 출력시키거나 같은 이미지 추출이라든가 해 가지 않으면 안돼~
어려울 것 같지만 다시 배울 수 있다고 굉장히 즐겁다.

그건 그렇고, 이미지에 쵸코 쵸코 "아"가 들어있는 것을 깨달은 다사 www
덧붙이지 않지만 w