ここでは、画像データの数値化を行っていきます。
Pillowのインストール
まず、画像のデータ化をするために、画像処理ライブラリPillowをインストールしていきます。
以下のようにして、”pip install pillow”とPillowをインストールします。
scikit-learnのインストール
次に、機械学習用のライブラリのskleranを”pip install sklearn“としてインストールしておきます。
画像の数値化
画像データを数値化していくためのプログラムが以下のようになります。また、機械学習のトレーニング用データと結果を評価するためのテストデータの2つに分ける処理がプログラムにあります。
Kerasのインストール
まず、”pip install keras”としてKerasをインストールします。
そして畳み込み処理をするプログラムが以下となります。
上のプログラムを実行する前に、imageの中に”tiger”以外のフォルダを作って画像を保存しておきます。
画像フォルダの数はいくつでも良いですが、多すぎると処理に時間がかかってしまうので、今回は３つだけ用意しました。
“python gen_data.py“と実行すると、新しく画像フォルダの数値化されたファイル”image_data.npy“が作成されます。
先の畳み込み処理を実行していきます。”python image_cnn.py“と実行します。
このように、最後までプログラムが実行できれば成功です。
右側のデータから最終的に訓練用のデータのaccuracyが99%に達していますが、下側のデータからテスト用のデータではaccuracyが79%となっています。まだ改善の余地がありそうですね。プログラムの改善は後で考えることにします。
もし実行しても上手くいかないときは、一度コンピュータを再起動することでできる可能性があるので、もう一度実行してみてください。
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