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【画像認識】 Google画像検索結果を取得する方法【google image download】

公開日： 2020/05/22 : 最終更新日：2020/09/04 機械学習 error, google image download, Google画像検索, python, エラー, 画像取得, 画像認識

今回は、深層学習（DeepLearning）で画像認識をするための画像データの収集を、Google画像検索結果の画像を取得する方法を紹介します。

イメージとしては、収集したい画像のキーワードを指定すると、自動的にそのキーワードの Google画像検索結果の上位のものをダウンロードしてくれる、という感じです。

環境としては、Google Colaboratory を使います。
【Google Colaboratory】クラウド上でPythonを使って機械学習を行う。

Google Colaboratory を使う理由としては、深層学習の学習に PC に対して負荷がかかるため、無料で GPU を使えるからです。

Contents

Google画像検索結果の画像を取得する

以下のコマンドで「google image download」をインストールします。

!pip install google_images_download

1	!pip install google_images_download

以下のコマンドで Google画像検索結果の画像をダウンロードします。

「–keywords」でキーワードを指定し、「-f」で取得する画像の拡張子を指定します。

!googleimagesdownload --keywords "トヨタ プリウス" -f "jpg"

1	!googleimagesdownload --keywords "トヨタプリウス" -f "jpg"

以下のようなエラーがでました。。。

Item no.: 1 –> Item name = \u30c8\u30e8\u30bf \u30d7\u30ea\u30a6\u30b9
Evaluating…
Starting Download…

Unfortunately all 100 could not be downloaded because some images were not downloadable. 0 is all we got for this search filter!

Errors: 0

Everything downloaded!
Total errors: 0
Total time taken: 0.6210567951202393 Seconds

どうやら、以前と Google画像検索の仕様が変わったために、画像の取得ができなくなっているようです。

対処方法としては、GitHub に仕様変更に対応済みのプログラムがあるので、それを使うことです。

https://github.com/Joeclinton1/google-images-download/tree/patch-1

Google Colaboratory 上からは、「git clone」コマンドを使ってダウンロードします。

!git clone https://github.com/Joeclinton1/google-images-download.git gid-joeclinton

1	!git clone https://github.com/Joeclinton1/google-images-download.git gid-joeclinton

古い方と競合しないように gid-joeclinton という名前のディレクトリを指定しています。

Cloning into ‘gid-joeclinton’…
remote: Enumerating objects: 4, done.
remote: Counting objects: 100% (4/4), done.
remote: Compressing objects: 100% (4/4), done.
remote: Total 625 (delta 0), reused 3 (delta 0), pack-reused 621
Receiving objects: 100% (625/625), 275.83 KiB | 506.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (362/362), done.

Google Colaboratory の /content/ 直下に gid-joeclinton ディレクトリができます。その中の「google_images_download.py 」を直接実行します。

!/content/gid-joeclinton/google_images_download/google_images_download.py --keywords "toyota_prius" -f "jpg"

1	!/content/gid-joeclinton/google_images_download/google_images_download.py --keywords "toyota_prius" -f "jpg"

すると、以下のようにダウンロードできました。

Item no.: 1 –> Item name = toyota_prius
Evaluating…
Starting Download…
Completed Image ====> 1.2016_Toyota_Prius_%28ZVW50R%29_Hybrid_liftback_%282016-04-02%29_01.jpg
Completed Image ====> 2.2020-toyota-prius-mmp-1-1565732347.jpg
Completed Image ====> 3.Toyota-Prius-Prime-PHEV-OEM-.jpg
Completed Image ====> 4.maxresdefault.jpg
Completed Image ====> 5.2019-toyota-prius-limited-1545163015.jpg
Completed Image ====> 6.2020-toyota-prius_100720199_h.jpg
Completed Image ====> 7.dsc_0939-2.jpg
Completed Image ====> 8.2020-toyota-prius_100716003_h.jpg
Wrong image format returned. Skipping…
Completed Image ====> 9.2019-toyota-prius_100682787_h.jpg
Completed Image ====> 10.1Hero_Image_2020_Prius_XLE_AWD-e_Blue_071-1500×1000.jpg
以下省略

デフォルトで 100件取得されます。また、エラーが表示されている画像は取得できていません。

自動的に「–keywords」で指定したキーワード名のディレクトリが作成され、その中に画像が入っています。

今回の場合は、「/content/downloads/toyota_prius/」ディレクトリに画像が格納されます。

取得した画像を一覧表示させる

先ほど取得したプリウスの画像を一覧表示させ、確認します。

matplotlib と opencv を使います。

from os import listdir
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

path = '/content/downloads/toyota_prius/'
# os.listdir
# path で指定したディレクトリに含まれる ファイル・ディレクトリ名の一覧をリスト形式で返す。
imagesList = listdir(path)
print(imagesList)

# OpenCV のバージョン確認用
print(cv2.__version__)

# 画像（グラフ）１つのサイズを指定
# figsize=(横のサイズ、縦のサイズ)
fig = plt.figure(figsize=(20, 100))
# 表示画像列数
columns = 5
# 表示画像行数
rows = 20

i = 1
for file in imagesList:
  img_bgr = cv2.imread(path + file)
  img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  # i で左上からの位置数を指定
  # 1 2 3 4 5
  # 6 7 8 9 10
  fig.add_subplot(rows, columns, i)
  # 番号を表示
  plt.title(i)
  plt.imshow(img_rgb)
  plt.axis('off')
  if i < 99:
    i = i + 1

plt.show()

1

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from os import listdir

import matplotlib.pyplot as plt

import cv2

path = '/content/downloads/toyota_prius/'

# os.listdir

# path で指定したディレクトリに含まれるファイル・ディレクトリ名の一覧をリスト形式で返す。

imagesList = listdir(path)

print(imagesList)

# OpenCV のバージョン確認用

print(cv2.__version__)

# 画像（グラフ）１つのサイズを指定

# figsize=(横のサイズ、縦のサイズ)

fig = plt.figure(figsize=(20, 100))

# 表示画像列数

columns = 5

# 表示画像行数

rows = 20

i = 1

for file in imagesList:

img_bgr = cv2.imread(path + file)

img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# i で左上からの位置数を指定

# 1 2 3 4 5

# 6 7 8 9 10

fig.add_subplot(rows, columns, i)

# 番号を表示

plt.title(i)

plt.imshow(img_rgb)

plt.axis('off')

if i < 99:

i = i + 1

plt.show()

結果は、以下のように表示されます。

不要な画像を削除する

確認すると、中には 38番のような車内の画像を取得しているものもあるため、以下のスクリプトで番号を指定して削除します。

import os

path = '/content/downloads/toyota_prius/'
imagesList = listdir(path)

i = 1
for file in imagesList:
if i == 38:
os.remove(path + file)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

import os

path = '/content/downloads/toyota_prius/'

imagesList = listdir(path)

i = 1

for file in imagesList:

if i == 38:

os.remove(path + file)

以上で、画像認識をするためのデータを準備することができます。

今後は、いくつかの車種の取得し、車種の識別をしたいと思います。

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今すぐ試したい！機械学習・深層学習(ディープラーニング) 画像認識プログラミングレシピ

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