3.7.6.6. renom.utility.load.load_from_folder package

class LoadFromFolder ( folder_name , shuffle=False , label_mode='folder_name' )

フォルダ内の画像を読み込む。

load_all ( callback=None )

指定されたフォルダ内の画像を一度に読み込む関数。

load_folder_as_batch ( batch_size , callback=None )

指定されたフォルダ内の画像をバッチサイズごとに読み込むジェネレータ。

load_folder ( fname , shuffle , label_mode )

指定されたフォルダ内の画像を一度に読み込む関数。

パラメータ:
  • fname ( str ) – 読み込むフォルダの名前
  • shuffle ( bool ) – ファイルの順番をシャッフルするかどうか
  • label_mode ( str ) – 読み込んだ画像つけるラベル。
Return tuple(ndarray,dict,list):
読み込んだ画像データ。
ラベルのリスト
クラス名のリスト
Directory structure:
sample/
├dog1__01.png
├dog2__01.png
├dog3__01.png
├cat1__02.png
├cat2__02.png
└pen1__03.png
samples/
├dogs/
│ ├dog1__01.png
│ ├dog2__01.png
│ └dog3__01.png
├cats/
│ ├cat1__02.png
│ └cat2__02.png
└pens/
└pen1__03.png
Note:

File name is composed of object name, number ,”__” and class number.

Example:
>>> from renom.utility.load import load_folder
>>> image_data, image_label, class_list = load_folder("sample",True,"file_name")
>>> image_data.shape
(6, 3, 480, 360)
>>> image_label
{ '01' : 0, '02' : 1, '03' :2}
>>> class_list
[1, 1, 1, 2, 2, 3]
>>> image_data, image_label, class_list = load_folder("samples",True,"folder_name")
>>> image_data.shape
(6, 3, 350, 350)
>>> image_label
{ 'cats' : 2, 'dogs' : 0, 'pens' :1}
>>> class_list
[1, 3, 2, 2, 1, 1]
load_folder_batch ( fname , batch_size , shuffle , label_mode )

バッチサイズごとに画像を読み込むジェネレータ。

パラメータ:
  • fname ( str ) – 読み込むフォルダの名前
  • batch_size ( int ) – 一度に読み込む画像の数
  • shuffle ( bool ) – ファイルの順番をシャッフルするかどうか
  • label_mode ( str ) – 読み込んだ画像つけるラベル。
Return tuple(ndarray,dict,list):
読み込んだ画像データ。
ラベルのリスト
クラス名のリスト
Directory structure:
sample/
├dog1__01.png
├dog2__01.png
├dog3__01.png
├cat1__02.png
├cat2__02.png
└pen1__03.png
samples/
├dogs/
│ ├dog1__01.png
│ ├dog2__01.png
│ └dog3__01.png
├cats/
│ ├cat1__02.png
│ └cat2__02.png
└pens/
└pen1__03.png
Note:

File name is composed of object name, number ,”__” and class number.

Example:
>>> from renom.utility.load import load_folder_batch
>>> hoge = load_folder_batch("sample",4,True,"file_name")
>>> image_data_1, image_label, class_list = hoge.next()
>>> image_data_1.shape
(4, 3, 360, 480) #if each file shape is (3, 360, 480), 4 means the batch_size
>>> image_label
{ '01' : 0, '02' : 2, '03' :1}
>>> class_list
[1, 1, 1, 3, 2, 2]
>>> image_data_2, image_label, class_list = hoge.next()
>>> image_data_2.shape
(2, 3, 360, 480) #if each file shape is (3, 360, 480), 2 means the rest files(6 - 4)
>>> image_label
{ '01' : 0, '02' : 2, '03' :1}
>>> class_list
[1, 1, 1, 3, 2, 2]