Codificación Base64 y Gestión de Imágenes en Google Colab
Clase 5 de 28 • Curso Profesional de Redes Neuronales con TensorFlow
Resumen
Para esta ocasión cargaremos datos almacenados en formatos CSV (Comma Separated Values) y BASE64.
Cargando BASE64
Para empezar, es de vital importancia reconocer los datos con los que estamos trabajando, en esta ocasión revisaremos los datos de sign_mnist_base64 que tendrá dentro un JSON con una estructura de llave/valor con la codificación de la imagen.
{code-block} python
{
"b": "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"
}
Para la primer parte manipularemos imágenes en BASE64, por lo que importaremos este módulo
{code-block} python
import base64
Definimos en la variable url la ubicación del archivo a extraer la información.
{code-block} python
url = "/tmp/databasesLoadData/sign_mnist_base64/data.json"
Cargamos los datos del JSON a memoria.
{code-block} python
with open(url) as f:
data = json.load(f)
Cargaremos los datos en una variable, determinamos la locación a guardar la imagen y abrimos un archivo con el seudónimo de file_to_save, decodificaremos el BASE64 y lo guardaremos en un buffer, finalmente lo guardaremos en esta locación y con esto quedará escrito en disco.
{code-block} python
base64_img_bytes = data['b'].encode('utf-8')
path_img = "/tmp/decoded_image.png"
with open(path_img, "wb") as file_to_save:
decoded_image_data = base64.decodebytes(base64_img_bytes)
file_to_save.write(decoded_image_data)
Podemos consumir esta imagen abriéndola con PIL.
{code-block} python
img = Image.open(path_img)
img
Entendiendo la anatomía de las imágenes
Las imágenes son arrays anidados con diferentes canales (cada canal representando un color diferente), en esta ocasión el único canal es de la escala de grises, donde cada pixel puede encontrarse entre los valores de 0 - 255, siendo 0 negro y 255 blanco.
Esta interpretación matricial nos permite guardar imágenes en estructuras de datos como vectores, donde diferentes formatos son directamente compatibles con esta abstracción.
Cargando CSV
Para esta ocasión haremos uso de pandas para el manejo de CSV, además de otras librerías para la manipulación e interpretación de datos.
python
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import seaborn as sns
Leeremos los archivos CSV con la función read_csv de pandas en las locaciones de los archivos de entrenamiento y prueba.
python
train = pd.read_csv("/tmp/databasesLoadData/sign_mnist_train/sign_mnist_train.csv")
test = pd.read_csv("/tmp/databasesLoadData/sign_mnist_test/sign_mnist_test.csv")
Podemos analizar los primeros datos del dataset con el método head que nos traerá los primeros 5 registros, notaremos que son 785 elementos, donde el primero pertenece a la etiqueta de la imagen y el resto a cada pixel (28x28=784).
python
train.head()
5 rows × 785 columns
Tenemos acceso a las dimensiones del dataset con el atributo shape, que nos retornará 27455 imágenes de 28x28 con etiqueta.
python
train.shape
(27455, 785)
Para arreglar la dimensionalidad, separaremos la etiqueta de los datos, por lo que aislaremos los valores en una nueva variable.
python
labels = train['label'].values
A su vez, eliminaremos esta columna del dataset original.
```python train.drop('label', axis = 1, inplace = True)
train.head() 5 rows × 784 columns ```
Para almacenar las imágenes en memoria las cargaremos desde el dataframe (únicamente tomando los atributos de values), si verificamos las dimensiones tendremos un array de numpy de 27455x784 que podremos graficar desde matplotlib.
python
images = train.values
images.shape
(27455, 784)
plt.imshow(images[1].reshape(28,28))
Con esto hemos cargado imágenes a partir de formato BASE64 y CSV a memoria para ser interpretadas como tensores.
Contribución creada por Sebastián Franco Gómez.