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    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

フォルダ内の画像をランダムで特定の割合に分けたい

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回答 3

投稿 2017/11/29 20:26

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  • クリップ 1
  • VIEW 84

redp

score 4

実現したいこと

pythonにおいて指定したディレクトリ内の画像を例えば7:3とかの割合に(できればランダムで)分けて2つのディレクトリに保存したいと考えています。自分の知識では思いつかなかったので、皆様の力をお借りしたいです。

階層例

例えば

img
|-img1.jpg
|-img2.jpg
.
.
.

というディレクトリを

img
|-dir1
| |-img1_1.jpg
| |-img1_2.jpg
| .
| .
| .
|-dir2
| |-img2_1.jpg
| |-img2_2.jpg
| .
| .
| .

というように2つのディレクトリに分けたいということです。図がわかりづらくて申し訳ありません。

使用環境

python 3.6.3

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  • wakame

    2017/11/29 20:44

    これは機械学習に使う学習データを7:3で分けるために上記のことをやろうとしていますか?

    キャンセル

  • redp

    2017/12/01 21:08

    遅れてすみません。実際には機械学習では9:1くらいで分けるつもりです。

    キャンセル

  • wakame

    2017/12/01 21:27

    機械学習に使うことを含めて回答を記述しました、参考にしてください。

    キャンセル

回答 3

checkベストアンサー

+2

概念コードです。

  • 指定ディレクトリ配下から対象ファイルパスを取得する処理
  • 指定ファイルを指定ディレクトリに移動する処理

はご自身でコーディングください。

# 指定ディレクトリから対象ファイルパスを取得
files = ['img%03d.jpg'%(i+1) for i in range(100)]
print(files)

# 乱数により移動先を振り分け
import random
for f in files:
    if random.random() >= 0.3: # 70%
        # dir1へ移動
        print('dir1',f)
    else:                      # 30%
        # dir2へ移動
        print('dir2',f)

投稿 2017/11/29 20:52

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  • 2017/12/01 21:11

    回答ありがとうございます。自分で考えて完成させようと思います。
    ありがとうございました。

    キャンセル

0

問題を分割して考えるといいです。

  • ディレクトリ内のファイルリストを取得する方法
  • 7割のファイルをちゅうすする方法
  • ファイルを移動する方法

このうち、二番目だけちょっと詳しく書きます。

7割のファイルを抽出する方法

random.sampleを使うとよいでしょう。

import random

file_to_dir1 = set(random.sample(
    file_list,
    int(len(file_list)*.7)
))
file_to_dir2 = set(file_list) - file_to_dir1

投稿 2017/11/29 20:42

編集 2017/11/29 20:46

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  • 2017/12/01 21:10

    回答ありがとうございます。setはあまりつかったことがなかったのでこれを機に使用してみようと思います。ありがとうございました。

    キャンセル

0

質問の意向を完全に無視する形になりますがディレクトリに分けず、全ての画像データとラベルデータをひとまとめにして分けることを考えれば、例えばsklearnなどのライブラリを使えば簡単に分類することが可能です。

from sklearn.cross_validation import train_test_split
import numpy as np


def main():
    data_set = np.array([
        [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
        [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
        [2, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
        [3, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
        [4, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
        [5, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
        [6, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
        [7, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
        [8, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
        [9, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
    ])
    print(data_set.shape)
    label = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1])
    _train_x, _train_y, _test_x, _test_y = train_test_split(
        data_set,
        label,
        test_size=0.1
    )
    print(_train_x.shape)
    print(_test_x.shape)
        """
    >>> (10, 10)
    >>> (9, 10)
    >>> (9,)
    test_sizeを変化させることによって割合を変えることができる。
    今回は0.1指定なので9:1(train:test)
    """

if __name__ == "__main__":
    main()


参考:
sklearn.model_selection.train_test_split
scikit-learnでトレーニングデータとテストデータを分割する

投稿 2017/12/01 21:26

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  • 2017/12/03 02:39

    回答ありがとうございます。なるほど、sklearnだと簡単にできそうですね。参考にさせていただきます。
    ありがとうございました。

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