libraries of python

들어가기 전에
Pandas, Numpy, Matplotlib 등 내용이 방대한 라이브러리는
별도의 페이지에서 설명합니다.

Keras

https://keras.io/ko/preprocessing/image/

모듈명	라이브러리명	설명	파라미터
ImageDataGenerator	keras.uitls	기존 이미지를 가지고 새로운 이미지 생성
to_categorical	keras.utils	데이터를 원-핫 인코딩 해준다.

ImageDataGenerator

• 한정된 데이터량을 ‘데이터 증식’을 통해 늘려주는 데이터 증식의 일종
• 회전, 뒤집기, 밀기, 밝기조절 등을 통해 기존 이미지를 복제, 다른형태로 변환한다.
• 모델을 fit 할 때, train, val 데이터로 활용할 수 있다.

from keras.utils import load_img, img_to_array
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 이미지 제너레이터 만들기

ImageDataGenerator(
    horizontal_flip = bool,
    vertical_flip = bool,
    shear_range = float,
    brightness_range = list[float, float],
    zoom_range = float,
    width_shift_range = float,
    height_shift_range = float,
    rotation_range = float,
    rescale = float,
    fill_mode = 'str'
)

# 적용
## 모델 학습 시에 적용
train_generator = ImageGenerator(Params).flow(x값, y라벨, batch_size)
model.fit(train_generator, epochs=30 ...)

파라미터	데이터타입	설명
horizontal	bool	수평 방향 뒤집기 여부
vertical_flip	bool	수직 방향 뒤집기 여부
shear_range	float	전단 : 아래서부터 한쪽으로 민다. 기울기와 비슷
brightness_range	float	밝기. 최소% ~ 최대% 만큼 밝기를 조정한다.
zoom_range	float	확대
width_shift_range	float	너비 조정
height_shift_range	float	높이 조정
rotation_range	float	회전율
rescale	float	각 픽셀 값의 크기 조정. 주어진 값이 곱해진다.
fill_mode	str	이미지 조정으로 인해 빈 픽셀을 채우는 방식 지정

fill_mode
(1) ‘constant’: kkkkkkkk|abcd|kkkkkkkk (cval=k)
(2) ‘nearest’: aaaaaaaa|abcd|dddddddd
(3) ‘reflect’: abcddcba|abcd|dcbaabcd
(4) ‘wrap’: abcdabcd|abcd|abcdabcd

메서드	사용법	설명	파라미터
flow	ImageDataGenerator(Params).flow(x, y, batch_size=, …)	데이터와 라벨 배열을 받아 증강된 데이터의 배치를 생성. x는 원본 이미지, y는 라벨 …
get_random_transform	ImageDataGenerator(Params).get_random_transform(img_shape, seed)	변형에 대한 무직위 매개변수를 생성(딕셔너리 형태로 파람 반환)
random_transform	ImageDataGenerator(Params).random_transform(x, seed)	이미지에 무작위 변형을 적용. x와 같은 형태로 반환
transform_parameters	ImageDataGenerator(Params).transform_parameters(x, 파람들)	주어진 이미지(x) 에 파람들에 해당하는 변형을 가한다.
fit	ImageDataGenerator(Paramas).fit(x, augment, rouds..)	샘플 데이터에 생성기를 학습시킨다. 특정 상황에서만 필요. x는 샘플 데이터
flow_from_directory	ImageDataGenerator(Params).flow_from_directory(…)	디렉토리 위치를 전달받아 증강/정규화된 데이터 배치 생성
flow_from_dataframe	ImageDataGenerator(Params).flow_from_dataframe(…)	dataframe과 디렉토리 위치를 전달받아 증강/정규화된 데이터 배치 생성

Application

• 전이 학습 transfer learning 에 사용되는 라이브러리.
• 이미 만들어진 여러 모델들이 들어있다.

// reading compass

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