【DeepLearning特訓】CNN 実装のポイント

E資格向けの自習アウトプット
自分用メモ

CNN実装するには、Pythonでの計算する行列のカタチを意識してやるのが重要です
その基本的なテクニックについて
E資格的には numpy での実装方法が聞かれるのかな

画像の読み込みと確認方法

まずは基本中の基本で画像を一枚読み込んで、チャネルごとのイメージを掴んで見る
Pillow で画像の読み込んで、numpy array でチャネルごとの成分を「0」にして RGB の画像を確認する

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from io import BytesIO
import numpy as np

filename = 'dataset/FF14.jpg'
img = Image.open(filename)
img_array = np.asarray(img)  # (H, W, Ch)

def get_channel(image,channel='r'):
    # イメージをコピー
    new_image = image.copy()
    if channel=='r':
        # 「r」が指定された場合、「g」「b」は0にする
        new_image[:,:,1] = 0
        new_image[:,:,2] = 0
    elif channel=='g':
         # 「g」が指定された場合、「r」「b」は0にする
        new_image[:,:,0] = 0
        new_image[:,:,2] = 0
    elif channel=='b':
         # 「g」が指定された場合、「r」「b」は0にする
        new_image[:,:,0] = 0
        new_image[:,:,1] = 0
    return new_image


print("REDチャンネル")
image_2 = get_channel(img_array,channel='r')
plt.imshow( image_2 )
plt.axis("off")
plt.show()

print("GREENチャンネル")
image_2 = get_channel(img_array,channel='g')
plt.imshow( image_2 )
plt.axis("off")
plt.show()

print("BLUEチャンネル")
image_2 = get_channel(img_array,channel='b')
plt.imshow( image_2 )
plt.axis("off")
plt.show()