Использование изображений в хранилище BLOB-объектов Azure в качестве входных данных - PullRequest
Новая
       19

Использование изображений в хранилище BLOB-объектов Azure в качестве входных данных

0 голосов
/ 03 июля 2019

Я работаю над проектом, в котором я использую модель keras, которую я построил, чтобы классифицировать изображения, хранящиеся в хранилище BLOB-объектов Azure, и экспортировать результат в виде файла .csv.Я смог сделать это, используя get_blob_to_path и загрузив некоторые изображения на свой ноутбук.Однако, поскольку изображений слишком много, я хочу сделать это, не загружая изображения ни через get_blob_to_bytes, ни через get_blob_to_stream.

1 Ответ

0 голосов
/ 03 июля 2019

На самом деле, более простое решение для загрузки изображений из хранилища BLOB-объектов Azure без предварительной загрузки - создать URL-адрес блоба с токеном sas для передачи на imageio.imread.

Вот мой код, отличающийся от вашего. 

from azure.storage.blob import BlockBlobService
from azure.storage.blob import ContainerPermissions
from datetime import datetime, timedelta

import imageio
import numpy as np
from skimage import transform
import pandas as pd

account_name = '<your account name>'
account_key = '<your account key>'
container_name = '<your container name>'

# generate the container-level sas token 

block_blob_service = BlockBlobService(account_name=account_name, account_key=account_key)
token = block_blob_service.generate_container_shared_access_signature(container_name, permission=ContainerPermissions.READ, expiry=datetime.utcnow() + timedelta(hours=1),)

# generate the list of blob urls with sas token

blob_names = service.list_blob_names(container_name)
df = pd.read_csv("~/Desktop/list.csv")
blob_urls_with_token = (f"https://{account_name}.blob.core.windows.net/{container_name}/{blob_name}?{token}" for blob_name in blob_names if blob_name in df.values)

#function to prepare the image for keras model

def load(img_sas_url):
    image = imageio.imread(img_sas_url)  # directly read image from the blob url with sas token
    image = np.array(image).astype('float32')/255
    image = transform.resize(image, (224, 224, 3))
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    return image

#predicting the images and append it to a datafram

predictions = []
images=[]
name = []
probs =[]
for img_sas_url in blob_urls_with_token:
    image = load(img_sas_url)
    prediction = model.predict_classes(image)
    prob = model.predict(image).max()
    predictions.append(prediction)
    probs.append(prob)
    images.append(file)
    name.append(root.split('\\')[4])

output = pd.DataFrame(
{'ImageID':name,
 'ImageName':images,
 'Predictions':predictions,
 'Probabilities':probs
})

Надеюсь, это поможет.

...