Source: vis/utils/utils.py#L0

グローバル変数

  • slicer

様々なimage_data_formatの画像のスライスを統一するためのユーティリティ。

reverse_enumerate

reverse_enumerate(iterable)

コピーを作成することなく、適切なインデックスを保持したまま逆順に並べたイテレータの列挙を返します。

listify

listify(value)

リストであることを保障します。 引数がリストでなかった場合、引数を追加したリスト返します。

add_defaults_to_kwargs

add_defaults_to_kwargs(defaults, **kwargs)

kwargsをdefaultsのディクショナリで更新します。

引数:

  • defaults: ディクショナリ
  • **kwargs: 更新対象のkwargs

戻り値:

更新後のディクショナリ

get_identifier

get_identifier(identifier, module_globals, module_name)

文字列で指定された呼び出し可能な関数を探索するためのヘルパユーティリティです。

引数:

  • identifier: 識別子。文字列か関数が指定できる。
  • module_globals: モジュールのグローバルオブジェクト
  • module_name: モジュール名

戻り値:

指定された呼び出し可能な関数

apply_modifications

apply_modifications(model, custom_objects=None)

新しいグラフを作ることでモデルレイヤに変更を適用します。 例えば、単にmodel.layers[idx].activation = new activationといった変更をしてもグラフは変化しません。 レイヤを構築する関数が変更されたため、グラフ全体を変更されたインバウンドとアウトバウンドのテンソルとともに更新する必要があります。

引数:

  • model: keras.models.Modelインスタンス

戻り値:

変更を適用済みのモデル。オリジナルのmodelは変更しません。

random_array

random_array(shape, mean=128.0, std=20.0)

与えられたmeanとstdから一様分布を生成します。

引数:

  • shape: 形状
  • mean: 　平均 (デフォルト値 = 128)
  • std: 分散 (デフォルト値 = 20)

*戻り値: 与えられたmeanとstdから生成した一様分布

find_layer_idx

find_layer_idx(model, layer_name)

modelからlayer_nameに対応するレイヤのインデックスを調べます。

引数:

  • model: keras.models.Modelインスタンス
  • layer_name: 調べたいレイヤ名

戻り値:

見つかったレイヤインデックス。見つからなかった場合は例外(ValueError)が発生する。

deprocess_input

deprocess_input(input_array, input_range=(0, 255))

Utility function to scale the input_array to input_range throwing away high frequency artifacts.

引数:

  • input_array: N次元のnumpy array
  • input_range: input_arrayをリスケールするため、入力の範囲を(min, max)のタプルで指定する

戻り値:

リスケールされたinput_array

stitch_images

stitch_images(images, margin=5, cols=5)

marginをとりながら画像をつなぎ合わせるためのユーティリティ関数です。

引数:

  • images: つなぎ合わせる２次元画像
  • margin: 画像間の黒いボーダーの幅 (デフォルト値 = 5)
  • cols: 画像の最大列数。画像の数が列数を超えた場合、新たに行を追加します。(デフォルト値 = 5)

戻り値:

入力画像をつなぎ合わせた１つのnumpy array

get_img_shape

get_img_shape(img)

バックエンドに依存せずに、画像の形状を返します。

引数:

  • img: 画像テンソル。形状は、channels_firstの場合は(samples, channels, image_dims...)、 channels_lastの場合は(samples, image_dims..., channels)。

戻り値:

(samples, channels, image_dims...)で画像の形状情報を持つタプル

load_img

load_img(path, grayscale=False, target_size=None)

ディスクから画像をロードするユーティリティ関数です。

引数:

  • path: 画像のパス
  • grayscale: Trueならグレースケースに変換します(デフォルト値 = False)
  • target_size: (w, h)にリサイズします(デフォルト値 = None)

戻り値:

ロードしたnumpy画像

lookup_imagenet_labels

lookup_imagenet_labels(indices)

最終全結合層の出力インデックスから、ImageNetラベルをで返すユーティリティ関数です。

引数:

  • indices: 探索するラベルのインデックスを１つまたはインデックスの配列で指定できます。

戻り値:

カテゴリに関連するImageNetラベル

draw_text

draw_text(img, text, position=(10, 10), font="FreeSans.ttf", font_size=14, color=(0, 0, 0))

画像上にテキストを描画します。Pillowライブラリを必要とします。

引数:

  • img: 画像
  • text: 描画する文字列
  • position: テキスト位置(x, y)(デフォルト値 = (10, 10))
  • font: TTFまたはOpenTypeフォント(デフォルト値 = 'FreeSans.ttf')
  • font_size: フォントサイズ(デフォルト値= 12)
  • color: テキストの色(r, g, b) (デフォルト値 = (0, 0, 0))

Returns:

テキストを描画した画像

bgr2rgb

bgr2rgb(img)

Converts an RGB image to BGR and vice versa RGB画像をBGR画像に（または逆向きに）変換します。

引数:

  • img: RGBまたはBGRフォーマットのnumpy array

Returns:

変換した画像

normalize

normalize(array, min_value=0.0, max_value=1.0)

numpy arrayを(min_value, max_value)に正規化します。

引数:

  • array: numpy array
  • min_value: 正規化した画像の最小値 (デフォルト値 = 0)
  • max_value: 正規化した画像の最大値 (デフォルト値 = 1)

戻り値:

(min_value, max_value)の範囲に正規化したarray