Web Application: 第３回 flickr（フリッカー）で画像収集 - 流行の科学技術を勝手に追いかけるブログ人工知能仮想現実ブロックチェーン

こんにちはKeita_Nakamori(´・ω・`)。

flickrのサイトから画像を引っ張ってきてTensorFlowに流すサンプルデータにしようと思います。

Contents

登録とAPIキーの取得

トップページの一番下のDeveloperをおしてAPIキーのリスエストを行います。まずはメルアドの登録などをやってサインアップします。

そうすると APIキーのリスエストができるようになりますので、APIキーを取得します。

flickrapiのインストール

flickrのapiにアクセスするためのモジュールflickrapiをインストールします。

VSコードのコマンドプロンプト内で、

PS C:\Users\keita\anaconda_projects\djangoai> pip install flickrapi

とすると、flickrapi-2.4.0 が入りました。が、これは使えません。

Anaconda プロンプトでconda activate djangoで仮想環境にはいり(djangoai) C:\Users\keita>pip install flickrapi　します。

flickrapi-2.4.0が入りました。

Imageをdownloadするスクリプト

ではflickrapiを使ってimageを取得していきましょう。djangoaiフォルダ内へ新たにdownload_images.pyを作成します。

from flickrapi import FlickrAPI
from urllib.request import urlretrieve
import os
import time
import sys

key = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
secret = 'xxxxxxxxxxxxxxxx'
wait_time = 1 # 1 request per 1 second

# 2nd argument  on cmd becomes searching keyword
keyword = sys.argv[1] 

# directry for saving image files
save_dir ='./' + keyword

# cliant object to access to api
flickr = FlickrAPI(key, secret, format='parsed-json')

# api excuted result
result =flickr.photos.search(
    text = keyword,
    per_page = 400,     # the number of images
    media = 'photos',   # define collecting type
    sort = 'relevance', # new images
    safe_serch= 1,      # to avoid violence
    extras = 'url_q, license' # with url and licence data
)

# extracted photos(as key) from result object
photos = result['photos']

# extract photo in order from photos object and do numbering
for i, photo in enumerate(photos['photo']):

    # extract url
    url_q = photo['url_q']

    # make filepath : directory / photo id .jpg
    filepath = save_dir + '/' +photo['id'] + '.jpg'

    # need to make directory(mkdir) in advance
    # before excution thins script
    if os.path.exists(filepath): continue
    
    # save download data
    # arg1= download url , arg2= save directory/file name
    urlretrieve(url_q, filepath)
    print('url_q, filepath : ', url_q,'  ', filepath)

    # download interval
    time.sleep(wait_time)

print('==== Script is done. ====')

from flickrapi import FlickrAPI

from urllib.request import urlretrieve

import os

import time

import sys

key = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

secret = 'xxxxxxxxxxxxxxxx'

wait_time = 1 # 1 request per 1 second

# 2nd argument on cmd becomes searching keyword

keyword = sys.argv[1]

# directry for saving image files

save_dir ='./' + keyword

# cliant object to access to api

flickr = FlickrAPI(key, secret, format='parsed-json')

# api excuted result

result =flickr.photos.search(

text = keyword,

per_page = 400, # the number of images

media = 'photos', # define collecting type

sort = 'relevance', # new images

safe_serch= 1, # to avoid violence

extras = 'url_q, license' # with url and licence data

)

# extracted photos(as key) from result object

photos = result['photos']

# extract photo in order from photos object and do numbering

for i, photo in enumerate(photos['photo']):

# extract url

url_q = photo['url_q']

# make filepath : directory / photo id .jpg

filepath = save_dir + '/' +photo['id'] + '.jpg'

# need to make directory(mkdir) in advance

# before excution thins script

if os.path.exists(filepath): continue

# save download data

# arg1= download url , arg2= save directory/file name

urlretrieve(url_q, filepath)

print('url_q, filepath : ', url_q,' ', filepath)

# download interval

time.sleep(wait_time)

print('==== Script is done. ====')

Imageを保存するフォルダを作成

車とバイクの画像をいれるフォルダを作っておきます。

(djangoai) C:\Users\keita\anaconda_projects\djangoai>mkdir car
(djangoai) C:\Users\keita\anaconda_projects\djangoai>mkdir motorbike

スクリプトを実行する。

仮想環境(conda activate djangoai)に入って、まずはモーターバイクの画像を収集しましょう。

(djangoai) C:\Users\keita\anaconda_projects\djangoai>python download_images.py motorbike

じゃんじゃん入ってきました。

次回

Web Application: 第４回　はじめてのwebアプリ

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