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imageDatastore

이미지 데이터의 데이터저장소

설명

개별 이미지는 메모리에 맞지만 전체 이미지 모음은 메모리에 맞지 않을 수 있는 이미지 파일 모음을 관리하기 위해 ImageDatastore 객체를 사용합니다. imageDatastore 함수를 사용하여 ImageDatastore 객체를 만들고 그 속성을 지정한 다음, 객체 함수를 사용하여 데이터를 가져오고 처리할 수 있습니다.

생성

구문

imds = imageDatastore(location)

imds = imageDatastore(location,Name,Value)

설명

imds = imageDatastore(location)은 location으로 지정된 이미지 데이터 모음에서 imds 데이터저장소를 만듭니다.

imds = imageDatastore(location,Name,Value)는 하나 이상의 이름-값 쌍의 인수를 사용하여 imds에 대한 추가 파라미터와 속성을 지정합니다.

입력 인수

location — 데이터저장소에 포함할 파일 또는 폴더

경로 | DsFileSet 객체

데이터저장소에 포함할 파일 또는 폴더로, 경로 또는 DsFileSet 객체로 지정됩니다.

• 경로 — 로컬이나 원격에 있는 파일 또는 폴더의 위치를 포함하는 경로를 문자형 벡터, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열, string형 스칼라 또는 string형 배열로 지정합니다.

  • 로컬 파일 또는 폴더 — location을 파일 또는 폴더의 로컬 경로로 지정합니다. 파일이 현재 폴더에 없는 경우 로컬 경로는 전체 경로나 상대 경로를 지정해야 합니다. 지정된 폴더의 하위 폴더 내에 있는 파일은 데이터저장소에 자동으로 포함되지 않습니다. 로컬 경로를 지정할 때에는 와일드카드 문자(*)를 사용할 수 있습니다. 이 문자는 모든 일치하는 파일 또는 일치하는 폴더의 모든 파일을 데이터저장소에 포함하도록 지정합니다.

  • 원격 파일 또는 폴더 — location을 hdfs:///path_to_file 형식의 URL(Uniform Resource Locator)을 사용하여 파일 또는 폴더의 전체 경로로 지정합니다. 자세한 내용은 원격 데이터로 작업하기 항목을 참조하십시오.

• DsFileSet 객체 — location을 DsFileSet 객체로 지정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 matlab.io.datastore.DsFileSet를 참조하십시오.

location이 폴더를 나타내는 경우 데이터저장소는 지원되는 파일 형식만 포함하며 다른 형식은 무시합니다. 데이터저장소에 포함할 파일 확장자 목록을 사용자 지정하려면 FileExtensions 속성을 참조하십시오.

imageDatastore 함수는 imformats 형식을 갖는 파일을 지원합니다.

예: 'file1.jpg'

예: '../dir/data/file1.png'

예: {'C:\dir\data\file1.tif','C:\dir\data\file2.tif'}

예: 'C:\dir\data\*.jpg'

이름-값 쌍의 인수

선택적으로 Name,Value 인수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. Name은 따옴표 안에 표시해야 합니다. Name1,Value1,...,NameN,ValueN과 같이 여러 개의 이름-값 쌍의 인수를 어떤 순서로든 지정할 수 있습니다.

예: imds = imageDatastore('C:\dir\imagedata','FileExtensions',{'.jpg','.tif'})

'IncludeSubfolders' — 하위 폴더 포함 플래그

false (디폴트 값) | true

하위 폴더 포함 플래그로, 'IncludeSubfolders'와 함께 true나 false가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 각 폴더 내에 있는 모든 파일과 하위 폴더를 포함하려면 true를 지정하고, 각 폴더 내에 있는 파일만 포함하려면 false를 지정하십시오.

'IncludeSubfolders'를 지정하지 않은 경우, 디폴트 값은 false입니다.

예: 'IncludeSubfolders',true

데이터형: logical | double

'FileExtensions' — 이미지 파일 확장자

문자형 벡터 | 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열 | string형 스칼라 | string형 배열

이미지 파일 확장자로, 'FileExtensions'와 함께 문자형 벡터, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열, string형 스칼라 또는 string형 배열이 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 지정된 확장자에는 imformats 형식이 필요하지 않으며, 빈 따옴표('')를 사용하여 확장자가 없는 파일을 나타낼 수 있습니다. 'FileExtensions'를 지정하지 않으면 imageDatastore는 지정된 경로에서 imformats 확장자가 있는 모든 이미지를 자동으로 포함합니다. imformats가 인식하지 못하는 확장자도 포함시키려면 모든 확장자를 지정하십시오.

예: 'FileExtensions','.jpg'

예: 'FileExtensions',{'.jpg','.png'}

데이터형: char | cell | string

'AlternateFileSystemRoots' — 파일 시스템 루트 경로의 대체 경로

string형 벡터 | 셀형 배열

파일 시스템 루트 경로의 대체 경로로, 'AlternateFileSystemRoots'와 함께 string형 벡터 또는 셀형 배열이 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 로컬 컴퓨터에 데이터저장소를 만들지만 다른 컴퓨터(다른 운영 체제의 컴퓨터일 수 있음)의 데이터에 액세스하고 이를 처리해야 하는 경우 'AlternateFileSystemRoots'를 사용합니다. 또한, Parallel Computing Toolbox™와 MATLAB^® Parallel Server™를 사용하여 데이터를 처리하고, 처리한 데이터를 다른 플랫폼 클라우드 또는 다른 클러스터 컴퓨터에 있는 데이터의 복사본과 함께 로컬 컴퓨터에 저장할 경우 'AlternateFileSystemRoots'를 사용하여 루트 경로를 연결해야 합니다.

• 실질적으로 서로 동일한 루트 경로들의 집합을 연결하려면 'AlternateFileSystemRoots'를 string형 벡터로 지정하십시오. 예를 들면 다음과 같습니다.

  ["Z:\datasets","/mynetwork/datasets"]

• 데이터저장소에 대한 실질적으로 동일한 여러 루트 경로의 집합을 여러 개 연결하려면 'AlternateFileSystemRoots'를 여러 행이 포함된 셀형 배열로 지정하십시오. 여기서 각 행은 실질적으로 동일한 루트 경로들의 집합 하나를 나타냅니다. 셀형 배열의 각 행을 string형 벡터 또는 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 'AlternateFileSystemRoots'를 string형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정합니다.

    {["Z:\datasets", "/mynetwork/datasets"];...
     ["Y:\datasets", "/mynetwork2/datasets","S:\datasets"]}

  • 또는 'AlternateFileSystemRoots'를 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정합니다.

    {{'Z:\datasets','/mynetwork/datasets'};...
     {'Y:\datasets', '/mynetwork2/datasets','S:\datasets'}}

'AlternateFileSystemRoots'의 값은 다음 조건을 충족해야 합니다.

• 하나 이상의 행을 포함합니다. 여기서 각 행은 실질적으로 동일한 여러 루트 경로를 지정합니다.

• 각 행은 여러 개의 루트 경로를 지정하고, 각 루트 경로는 적어도 두 개의 문자를 포함해야 합니다.

• 루트 경로는 고유하며 서로의 하위 폴더가 아닙니다.

• 파일의 위치를 가리키는 적어도 하나의 루트 경로 항목을 포함합니다.

자세한 내용은 Set Up Datastore for Processing on Different Machines or Clusters 항목을 참조하십시오.

예: ["Z:\datasets","/mynetwork/datasets"]

데이터형: string | cell

'LabelSource' — 레이블 데이터를 제공하는 소스

'none' (디폴트 값) | 'foldernames'

레이블 데이터를 제공하는 소스로, 'LabelSource'와 함께 'none' 또는 'foldernames'가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 'none'이 지정되면 Labels 속성은 비어 있게 됩니다. 'foldernames'가 지정되면 레이블이 폴더 이름에 따라 할당되고 Labels 속성에 저장됩니다. 나중에 Labels 속성에 직접 액세스하여 레이블을 수정할 수 있습니다.

데이터형: char | string

이 이름-값 쌍 외에도, 이 페이지의 모든 속성(단, Files 속성은 제외)을 이름-값 쌍으로 지정할 수 있습니다.

속성

ImageDatastore 속성은 데이터를 설명하고 데이터저장소에서 데이터를 읽는 방법을 지정합니다. datastore 객체를 만들 때 이름-값 쌍 인수를 사용하여 ImageDatastore 속성의 값을 지정할 수 있습니다. 객체를 만든 후 속성을 보거나 수정하려면 점 표기법을 사용하십시오.

예를 들어, 다음과 같이 ImageDatastore 객체를 만들고 'ReadFcn' 파라미터를 지정할 수 있습니다.

imds = imageDatastore('peppers.png','ReadFcn',@customreader);

또는, 다음과 같이 ImageDatastore를 만든 후 'ReadFcn'을 @customreader에 할당할 수 있습니다.

imds = imageDatastore('peppers.png');
imds.ReadFcn = @customreader;

Files — 데이터저장소에 포함된 파일

문자형 벡터 | 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열 | string형 스칼라 | string형 배열

데이터저장소에 포함된 파일로, 문자형 벡터, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열, string형 스칼라 또는 string형 배열로 확인됩니다. 각 문자형 벡터 또는 string형은 파일에 대한 전체 경로입니다. 데이터저장소를 만들 때 imageDatastore 함수와 datastore 함수에 지정되는 location 인수에 따라 Files가 정의됩니다.

예: {'C:\dir\data\file1.jpg';'C:\dir\data\file2.jpg'}

데이터형: char | cell | string

ReadSize — 읽을 이미지 파일의 개수

1 (디폴트 값) | 양의 정수 스칼라

read 함수 호출 시 읽을 이미지 파일의 개수로, 양의 정수 스칼라로 지정됩니다. read 함수를 호출할 때마다 최대 ReadSize개 이미지를 읽습니다.

Labels — 파일 레이블

categorical형 벡터, 논리형 벡터, 숫자형 벡터 중 하나 | 셀형 배열 | string형 배열

데이터저장소에 있는 파일에 대한 파일 레이블로, 벡터, 셀형 배열 또는 string형 배열로 지정됩니다. 배열에 포함된 레이블의 순서는 데이터저장소에 포함된 관련 파일의 순서와 일치합니다. ImageDatastore 객체를 만들 때 'LabelSource','foldernames'를 지정하면 파일의 레이블 이름이 파일을 포함하는 폴더의 이름이 됩니다. 'LabelSource','foldernames'를 지정하지 않으면 Labels가 빈 셀형 배열 또는 string형 배열이 됩니다. 데이터저장소를 만든 후 Files 속성을 변경하면 Labels 속성은 추가된 파일을 포함하도록 자동으로 업데이트되지 않습니다.

데이터형: categorical | cell | logical | double | single | string

ReadFcn — 이미지 데이터를 읽는 함수

@readDatastoreImage (디폴트 값) | 함수 핸들

이미지 데이터를 읽는 함수로, 함수 핸들로 지정됩니다. 이 함수는 이미지 파일 이름을 입력값으로 받은 다음 대응하는 이미지 데이터를 출력해야 합니다. 예를 들어 customreader가 이미지 데이터를 읽도록 지정된 함수인 경우, 이 함수는 다음과 비슷한 시그니처를 가져야 합니다.

function data = customreader(filename)
...
end

둘 이상의 출력 인수가 존재할 경우 imageDatastore는 첫 번째 인수만 사용하고 나머지는 무시합니다.

참고

ReadFcn을 사용하여 2차원 이미지를 변환하거나 전처리하는 것은 권장되지 않습니다. imformats에 의해 인식되는 파일 형식의 경우, ReadFcn을 지정하면 imageDatastore의 성능이 느려집니다. 이미지를 변환하고 전처리하는 보다 효율적인 방법은 딥러닝을 위해 영상 전처리하기 (Deep Learning Toolbox) 항목을 참조하십시오.

예: @customreader

데이터형: function_handle

객체 함수

countEachLabel	ImageDatastore 레이블의 파일 개수 계산
hasdata	데이터를 읽을 수 있는지 확인
numpartitions	데이터저장소 파티션 개수
partition	데이터저장소 파티셔닝
preview	데이터저장소에 있는 데이터의 서브셋
read	데이터저장소의 데이터 읽어 들이기
readall	데이터저장소의 모든 데이터 읽기
readimage	데이터저장소에서 지정된 이미지 읽기
reset	데이터저장소를 초기 상태로 재설정
shuffle	ImageDatastore의 파일 섞기
splitEachLabel	비율을 기준으로 ImageDatastore 레이블 분할
subset	Create subset of datastore or file-set
transform	Transform datastore
combine	Combine data from multiple datastores

예제

ImageDatastore 객체 만들기

MATLAB® 경로와 그 하위 폴더에 있는 모든 .tif 파일과 연결된 ImageDatastore 객체를 만듭니다. 레이블 이름으로 폴더 이름을 사용합니다.

imds = imageDatastore(fullfile(matlabroot,'toolbox','matlab'),...
'IncludeSubfolders',true,'FileExtensions','.tif','LabelSource','foldernames')

imds = 

  ImageDatastore with properties:

       Files: {
              ' ...\matlab\toolbox\matlab\demos\example.tif';
              ' ...\matlab\toolbox\matlab\imagesci\corn.tif'
              }
      Labels: [demos; imagesci]
    ReadSize: 1
     ReadFcn: @readDatastoreImage

읽을 이미지 지정하기

네 개의 이미지가 포함된 ImageDatastore 객체를 만들고 첫 번째 이미지를 미리 봅니다.

imds = imageDatastore({'street1.jpg','street2.jpg','peppers.png','corn.tif'})

imds = 

  ImageDatastore with properties:

       Files: {
              ' ...\matlab\toolbox\matlab\demos\street1.jpg';
              ' ...\matlab\toolbox\matlab\demos\street2.jpg';
              ' ...\matlab\toolbox\matlab\imagesci\peppers.png'
               ... and 1 more
              }
    ReadSize: 1
      Labels: {}
     ReadFcn: @readDatastoreImage

imshow(preview(imds));

두 번째 이미지와 세 번째 이미지만 한 번에 하나씩 읽습니다.

for i = 2:3
    img = readimage(imds,i);
end

네 개의 이미지를 모두 읽고 세 번째 이미지를 봅니다.

imgs = readall(imds);
imshow(imgs{3})

제한 사항

• ReadFcn을 사용하여 2차원 이미지를 변환하거나 전처리하는 것은 권장되지 않습니다. imformats에 의해 인식되는 파일 형식의 경우, ReadFcn을 지정하면 imageDatastore의 성능이 느려집니다. 이미지를 변환하고 전처리하는 보다 효율적인 방법은 딥러닝을 위해 영상 전처리하기 (Deep Learning Toolbox) 항목을 참조하십시오.

대안

datastore 함수를 사용하여 ImageDatastore 객체를 만들 수도 있습니다. 예를 들어, ds = datastore(location,'Type','image')는 location으로 지정된 파일 모음에서 데이터저장소를 만듭니다.

참고 항목

datastore | imformats | mapreduce | tall

도움말 항목

• Read and Analyze Image Files
• 데이터저장소 시작하기
• 원격 데이터로 작업하기
• Set Up Datastore for Processing on Different Machines or Clusters

R2015b에 개발됨

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