PaxKawaiina

ダウンロードした大量の画像から二次絵/非二次絵を一括でフォルダに分類するツールです。lobe等で作成したtensorflow形式の学習済み画像分類モデルを使います。学習済みの二次絵分類用モデル、乗り物分類用モデルを同梱しています。

使い方

pythonをインストールし、tensorflowとpillowの入った環境を構築する

• anacondaをダウンロードしインストールする
• anaconda promptを起動する。
• 仮想環境”PaxKawaiina”を作成する（名前は自由に決めてよい）

  conda create -n PaxKawaiina
  

• 仮想環境を起動する

  conda activate PaxKawaiina
  

• tensorflowとpillowをインストールする

  conda install tensorflow
  

  conda install pillow
  

実行

• このリポジトリをクローンしたりzipを落として解凍したりしてダウンロードする
• 「パクス・カワイーナ」を分類したい画像があるフォルダにコピペして置く
• PaxKawaiina.batをダブルクリックして起動する 二次絵は「KawaiiPictures」に入り、非二次絵は「Not2D」に入る。jpg,png以外のファイルは「sonota」に入る。

二次絵以外へのカスタマイズ

microsoft lobeやその他の手段でモデルを作成しTensorflow形式でエクスポートする。
エクスポートしたモデルのjsonがあるフォルダにPaxKawaiina.batとPaxKawaiina.pyをコピーすればそのフォルダをパクス・カワイーナフォルダと同じように使える。

使用ライブラリのバージョン情報

tensorflow: 2.10.0
pillow: 9.3.0