KerasのImageDataGeneratorで連番保存する方法

前提・実現したいこと

KerasのImageDataGeneratorで水増しをしているのですが、
名前がランダムな4桁で決まるため、
ランダムな名前が被った時に上書きされてしまいます。

その問題を解決するために下のようなコードにして対応しているのですが、
これではファイル数が増えてきたときに、速度が遅くなってしまいます。

python
1i = 0
2for batch in datagen.flow(img_array, batch_size=1, save_to_dir=SAVE_DIR, save_prefix='A', save_format='png'):
3    
4    #1回1回リネーム
5    files = glob.glob(SAVE_DIR+ '/A_0_*.png')
6    f = ''.join(files)
7    os.rename(f, os.path.join(SAVE_DIR, 'A_' + str(i).zfill(5) + '.png'))
8    
9    i += 1
10    if i == 10000:
11        break  # 停止しないと無限ループ

質問

ImageDataGeneratorで保存する名前を指定することはできないのでしょうか。
それができないとして、私のコードよりも効率的なやり方があったら教えてください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

環境：GoogleColab

toast-uz

2021/09/23 00:14

ご参考です。 https://teratail.com/questions/205748

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

ImageDataGeneratorで保存する名前を指定できないのは、質問文へのコメントに記載したとおりです。

質問者様のやりたいことを実現するには、ImageDataGeneratorの機能で保存するのではなく、ImageDataGeneratorはデータ拡張のみに使って、生成されたデータをPIL等を使って自分でコードを書いて保存すると、スマートかと思います。

（推測ですが、ImageDataGeneratorの保存機能は、比較的テンポラリな用途（同一の拡張データセットで学習を比較したい等）、かつ、ランダムに生成するのでデータが重なって消えても問題視しない、という思想のもとに用意されているのではと思います。）

以下にMNISTのデータをもとに、データ拡張してdata_sizeの数の画像を生成して、それを連番でセーブするサンプルコードを示します。Colabで動作確認済です。なお、予め保存先フォルダを作成しておく必要があります。

Python
1import tensorflow.keras as keras
2from keras.preprocessing import image
3from PIL import Image
4
5(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
6data = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)
7
8params = {
9    'rotation_range': 45,
10}
11datagen = image.ImageDataGenerator(**params)
12
13gen = datagen.flow(data, batch_size=1)
14data_size = 1000
15for i in range(data_size):
16    batches = next(gen)
17    gen_img = batches[0].squeeze()
18    pil_img = Image.fromarray(gen_img).convert("RGB")
19    pil_img.save(f'data/aug_img_{i:05}.jpg')
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