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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/01/22 02:33

下のプログラムを実行したところ、エラー分が出ました。
文法的に間違っていないと思うのですが。何が原因でしょうか?

Traceback (most recent call last): File "/share/home/nakayama/test/PyTorch-2D-3D-UNet-Tutorial/NewUNet/eval_3d.py", line 64, in <module> result_img = result_imgs[i] & 1 TypeError: ufunc 'bitwise_and' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

ちなみにファイルを読み込む際にのas_gray=Trueをなくすと実行はされます。
しかし、グレースケールとして読み込まれないです。

python

result_imgs = [imread(str(result_name),as_gray=True) for result_name in result_names] target_imgs = [imread(str(target_name),as_gray=True) for target_name in target_names]

python

import pathlib import argparse import sys ################################################################ def get_filenames_of_path(path: pathlib.Path, ext: str = "*"): """Returns a list of files in a directory/path. Uses pathlib.""" filenames = [file for file in path.glob(ext) if file.is_file()] filenames.sort() return filenames ################################################################ def get_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluate result', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument('target_dir', type=str) parser.add_argument('result_dir', type=str) return parser.parse_args() ################################################################ args = get_args() result_dir = pathlib.Path.cwd() / args.result_dir target_dir = pathlib.Path.cwd() / args.target_dir ################################################################ import numpy as np import torch from skimage.io import imread, imsave from skimage.color import rgb2gray # input and target files result_names = get_filenames_of_path(result_dir) target_names = get_filenames_of_path(target_dir) # read images and store them in memory result_imgs = [imread(str(result_name),as_gray=True) for result_name in result_names] target_imgs = [imread(str(target_name),as_gray=True) for target_name in target_names] if len(result_imgs) == 0 or len(target_imgs) == 0: print("result or target is empty!!") sys.exit() img_num = min(len(target_imgs), len(result_imgs)) target_sum = 0 target_diff = 0 prev_sum = 0 prev_diff = 0 prev_img = None for i in range(img_num): result_img = result_imgs[i] & 1 # target_img = target_imgs[i] * 255 target_img = target_imgs[i] & 1 # print(result_img.shape) # print(target_img.shape) ''' if not result_img.shape == target_img.shape: print(f"{result_img.shape}") print(f"{target_img.shape}") assert False # 処理を強制的に止める ''' #3Dのときは3で割る #target_diff = np.count_nonzero(result_img != target_img)/3 target_diff = np.count_nonzero(result_img != target_img) if i > 0: #prev_diff = np.count_nonzero(result_img != prev_img)/3 prev_diff = np.count_nonzero(result_img != prev_img) print(f"{result_names[i].name} {target_names[i].name} {target_diff} {prev_diff}") #print(f"{target_diff}") #print(f"{prev_diff}") target_sum += target_diff prev_sum += prev_diff prev_img = result_img print(target_sum/img_num) print(prev_sum/(img_num-1))

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