def main(args):
for name in args.dot:
# dot言語で記述されたファイルを読み込む
(graph, ) = pydot.graph_from_dot_file(name)
# 保存用の名前を抽出する
name, _ = os.path.splitext(os.path.basename(name))
# 形式を選択して保存する
if (args.ext == 'png'):
graph.write_png(getFilePath(args.out_path, name, '.png'))
elif (args.ext == 'pdf'):
graph.write_pdf(getFilePath(args.out_path, name, '.pdf'))
elif (args.ext == 'svg'):
graph.write_svg(getFilePath(args.out_path, name, '.svg'))
else:
print('[ERROR] ext option miss:', args.ext)
def main(args):
# NPZ形式のファイルを読み込む
np_arr = np.load(args.npz)
x = IMG.arr2imgs(np_arr['x'])
y = IMG.arr2imgs(np_arr['y'])
ch = 3
if (x.shape[ch] > y.shape[ch]):
y = [cv2.cvtColor(i, cv2.COLOR_GRAY2RGB) for i in y]
y = np.array(y)
if (x.shape[ch] > y.shape[ch]):
x = [cv2.cvtColor(i, cv2.COLOR_GRAY2RGB) for i in x]
x = np.array(x)
# 全てを画像化するのは無駄なのでランダムに抽出する
if (args.random_seed >= 0):
np.random.seed(args.random_seed)
shuffle = np.random.permutation(range(len(x)))
# ランダムに抽出した画像を結合する
# 上半分にはxの画像をimg_numの数だけ
# 下半分にはyの画像をimg_numの数だけ結合した画像を作成する
img = np.vstack((np.hstack(x[shuffle[:args.img_num]]),
np.hstack(y[shuffle[:args.img_num]])))
# そのままのサイズでは画像が小さいので、拡大する
size = (int(img.shape[1] * args.img_rate),
int(img.shape[0] * args.img_rate))
img = cv2.resize(img, size, cv2.INTER_NEAREST)
# 作成した画像を表示・保存する
cv2.imshow('test', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite(getFilePath(args.out_path, 'npz2jpg', '.jpg'), img)
def main(args):
imgs = I.io.readN(args.image, args.channel)
#text = ['[hitotsume]', '[futatsume]', '[mittsume]']
img = concat3Images(imgs, args.offset, args.img_width, args.channel,
args.img_rate)
cv2.imshow('test', img)
cv2.waitKey()
cv2.imwrite(getFilePath(args.out_path, 'concat', '.jpg'), img)
def main(args):
ch = IMG.getCh(args.channel)
imgs = [cv2.imread(name, ch) for name in args.image]
#text = ['[hitotsume]', '[futatsume]', '[mittsume]']
img = concat3Images(imgs, args.offset, args.img_width, args.channel,
args.img_rate)
cv2.imshow('test', img)
cv2.waitKey()
cv2.imwrite(getFilePath(args.out_path, 'concat', '.jpg'), img)
def savePNG(plt, loc, name, dpi=200):
"""
png形式での保存を自動化
[in] plt: pltオブジェクト
[in] loc: ラベルの位置
[in] name: 保存するファイル名
[in] dpi: 保存時の解像度
"""
plt.legend(loc=loc)
plt.savefig(getFilePath(args.out_path, name, '.png'), dpi=dpi)
def write(folder, name, img, ext='.jpg'):
"""
画像に逐次連番を追加して保存する
[in] folder: 保存するフォルダ
[in] name: 保存するファイル名
[in] img: 保存する画像
[in] ext: 拡張子
[out] path: 保存するファイルのパス
"""
logger.debug('write({},{},{},{})'.format(folder, name, img.shape, ext))
write.__dict__.setdefault('count', 0)
path = getFilePath(folder, name + str(write.count).zfill(4), ext)
cv2.imwrite(path, img)
write.count += 1
logger.debug('\t count: {}'.format(write.count))
return path
def main(args):
# 画像を読み込む
imgs = [cv2.imread(name) for name in args.jpeg if IMG.isImgPath(name)]
# concatするためにすべての画像の高さを統一する
h = np.max([img.shape[0] for img in imgs])
imgs = [IMG.resize(img, h / img.shape[0]) for img in imgs]
# concatするためにすべての画像の幅を統一する
flg = cv2.BORDER_REFLECT_101
w = np.max([img.shape[1] for img in imgs])
imgs = [makeBorder(img, 0, 0, 0, w - img.shape[1], flg) for img in imgs]
# 画像に黒縁を追加する
flg = cv2.BORDER_CONSTANT
lw = args.line_width
imgs = [makeBorder(img, 0, lw, 0, lw, flg, (0, 0, 0)) for img in imgs]
# 縦横に連結するための画像リストと縦横情報を取得する
imgs, size = stackImgAndShape(imgs, args.row)
# 画像を連結してリサイズする
buf = [np.vstack(imgs[s]) for s in size]
img = IMG.resize(np.hstack(buf), args.resize)
# 連結された画像を保存する
name = F.getFilePath(args.out_path, 'concat', '.jpg')
print('save:', name)
cv2.imwrite(name, img)
def write(folder, name, img, ext='.jpg'):
write.__dict__.setdefault('count', 0)
path = getFilePath(folder, name+str(write.count).zfill(4), ext)
cv2.imwrite(path, img)
write.count += 1
