【Python】画像認識系AIモデルの構築練習用サンプル画像作成コード

画像認識系のAIモデル構築を練習しようと思っても、そもそも画像がないので練習できない。まずは簡単な画像を使って練習してみたい。

私もAIの勉強を開始したころにこんな悩みを抱えていたものです。

というわけでこの記事では、画像認識系AIモデルの構築練習をするために使えるサンプル画像を作成する方法をご紹介します。

※この作業自体はPythonプログラム上で実行します。

次回の記事ではここで作成した画像を使って実際に画像認識AIモデルを構築するところまで実演したいと思います。

【AI】サンプル画像の自作から画像分類CNNモデル構築までを実演！

それではさっそくやっていきましょう。

今回作成するAI構築練習用画像について
必要なライブラリ一覧
AI構築用のサンプル画像作成コード
サンプルコードの実行結果確認
おわりに

今回作成するAI構築練習用画像について

まず始めに今回どんな画像を作成するかをご紹介していきます。

今回は以下の画像のように丸、四角、三角の３パターンの画像を位置、サイズ、色、角度を変えながらランダムに大量生成してみます。

・丸の画像を作成した結果

・四角の画像を作成した結果

・三角の画像を作成した結果

上記の画像達は以下の３つのフォルダに格納されています。

必要なライブラリ一覧

今回は以下の４つのライブラリを使用します。

★OpenCV

★numpy

★os

★random

以下のコードが通ればOKです。

import cv2
import numpy as np
import os
import random

OpenCVは一癖あるので以下で詳細を紹介しています。

【Python-OpenCV】インストール方法、バージョン確認、使用時の注意点

AI構築用のサンプル画像作成コード

前置きが長くなりましたがここからが本題です。

以下が先ほど紹介したAI構築の練習用画像を作成するサンプルコードです。

#ライブラリのインポート
import cv2
import numpy as np
import os
import random

#作成する画像の枚数
num_pic=50
#画像のサイズ
h=128
w=128

#画像保存先フォルダを作成する
base_dir='img_folder'
sub_dirs=['01_img_cir','02_img_rec','03_img_tri']
os.makedirs(base_dir, exist_ok = True)
os.makedirs(base_dir+'/'+sub_dirs[0], exist_ok = True)
os.makedirs(base_dir+'/'+sub_dirs[1], exist_ok = True)
os.makedirs(base_dir+'/'+sub_dirs[2], exist_ok = True)

#円の画像を作成する
for i in range(num_pic):
    img=np.zeros((h,w,3),np.uint8)
    x=random.randint(30,w-30)
    y=random.randint(30,h-30)
    size=random.randint(10,50)
    b=random.randint(100,255)
    g=random.randint(100,255)
    r=random.randint(100,255)
    thickness=random.randint(1,5)
    cv2.circle(img,(x,y),radius=size,color=(b,g,r),thickness=thickness)
    cv2.imwrite(base_dir+'/'+sub_dirs[0]+'/img'+str(i).zfill(3)+'.jpg',img)

#四角形の画像を作成する
for i in range(num_pic):
    img=np.zeros((h,w,3),np.uint8)
    x1=random.randint(0,w-30)
    y1=random.randint(0,h-30)
    x2=random.randint(30,w)
    y2=random.randint(30,h)
    size=random.randint(10,50)
    b=random.randint(100,255)
    g=random.randint(100,255)
    r=random.randint(100,255)
    thickness=random.randint(1,5)
    angle=random.randint(0,359)
    cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x2,y2),color=(b,g,r),thickness=thickness)
    ROT=cv2.getRotationMatrix2D(center=(int(w/2),int(h/2)),angle=angle,scale=1)
    img=cv2.warpAffine(img,ROT,dsize=(w, h))
    cv2.imwrite(base_dir+'/'+sub_dirs[1]+'/img'+str(i).zfill(3)+'.jpg',img)

#三角形の画像を作成する
for i in range(num_pic):
    img=np.zeros((h,w,3),np.uint8)
    x=random.randint(30,w-30)
    y=random.randint(30,h-30)
    size=random.randint(10,50)
    b=random.randint(100,255)
    g=random.randint(100,255)
    r=random.randint(100,255)
    thickness=random.randint(1,5)
    angle=random.randint(0,359)
    cv2.drawMarker(img,(x,y),(b,g,r),markerType=cv2.MARKER_TRIANGLE_UP,markerSize=size,thickness=thickness)
    ROT=cv2.getRotationMatrix2D(center=(int(w/2),int(h/2)),angle=angle,scale=1)
    img=cv2.warpAffine(img,ROT,dsize=(w,h))
    cv2.imwrite(base_dir+'/'+sub_dirs[2]+'/img'+str(i).zfill(3)+'.jpg',img)

今回はいったん各図形に対して５０枚の画像を作成するようにしています。もし画像を増やしたい場合は８行目のnum_picの数値を変更すればＯＫです。