コードの最後のif文内でエラーがでてしまいます。解決方法がわかりません。
よろしくお願いします。
以下エラー文です
Traceback (most recent call last): File "keras_animal_search.py", line 100, in <module> img.save("/Users/Desktop/keras/result_not_gorilla") File "/Users/ootukarikuto/anaconda3/envs/tf/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 1915, in save raise ValueError('unknown file extension: {}'.format(ext)) ValueError: unknown file extension:
python
1from keras.models import Sequential 2from keras.layers import Activation, Dense, Dropout 3from keras.utils.np_utils import to_categorical 4from keras.optimizers import Adagrad 5from keras.optimizers import Adam 6import numpy as np 7from PIL import Image 8import os 9 10#学習用のデータを作る. 11image_list = [] 12label_list = [] 13 14# ./data/train 以下のorange,appleディレクトリ以下の画像を読み込む。 15for dir in os.listdir("data/train"): 16 if dir == ".DS_Store": 17 continue 18 19 20 dir1 = "data/train/" + dir 21 label = 0 22 23 if dir == "jungle": 24 label = 0 25 elif dir == "gorilla": 26 label = 1 27 28 for files in os.listdir(dir1): 29 if files != ".DS_Store": 30 # 配列label_listに正解ラベルを追加(gorilla:0 crow:1 boar:2) 31 label_list.append(label) 32 filepath = dir1 + "/" + files 33 # 画像を25x25pixelに変換し、1要素が[R,G,B]3要素を含む配列の25x25の2次元配列として読み込む。 34 # [R,G,B]はそれぞれが0-255の配列。 35 image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25))) 36 print(filepath) 37 # 配列を変換し、[[Redの配列],[Greenの配列],[Blueの配列]] のような形にする。 38 image = image.transpose(2, 0, 1) 39 # さらにフラットな1次元配列に変換。最初の1/3はRed、次がGreenの、最後がBlueの要素がフラットに並ぶ。 40 image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0] 41 # 出来上がった配列をimage_listに追加。 42 image_list.append(image / 255.) 43 44# kerasに渡すためにnumpy配列に変換。 45image_list = np.array(image_list) 46 47# ラベルの配列を1と0からなるラベル配列に変更 48# 0 -> [1,0], 1 -> [0,1] という感じ。 49Y = to_categorical(label_list) 50 51# モデルを生成してニューラルネットを構築 52model = Sequential() 53model.add(Dense(200, input_dim=1875)) #25x25x3(RGB)=1875 54model.add(Activation("relu")) 55model.add(Dropout(0.2)) 56 57model.add(Dense(200)) 58model.add(Activation("relu")) 59model.add(Dropout(0.2)) 60 61model.add(Dense(200)) 62model.add(Activation("relu")) 63model.add(Dropout(0.2)) 64 65model.add(Dense(2)) 66model.add(Activation("softmax")) 67 68# オプティマイザにAdamを使用 69opt = Adam(lr=0.001) 70# モデルをコンパイル 71model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"]) 72# 学習を実行。10%はテストに使用。 73model.fit(image_list, Y, nb_epoch=50, batch_size=100, validation_split=0.1) 74 75# テスト用ディレクトリ(./data/train/)の画像でチェック。正解率を表示する。 76total = 0. 77ok_count = 0. 78 79for dir in os.listdir("data/train"): 80 if dir == ".DS_Store": 81 continue 82 83 dir1 = "data/test" 84 85 for files in os.listdir(dir1): 86 if files != ".DS_Store": 87 filepath = dir1 + "/" + files 88 image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25))) 89 print(filepath) 90 image = image.transpose(2, 0, 1) 91 image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0] 92 result = model.predict_classes(np.array([image / 255.])) 93 print("result:", result[0]) 94 95 if result[0] == 1: 96 img = Image.open("/Users/ootukarikuto/Desktop/keras/data/test/" + files) 97 img.save("/Users/Desktop/keras/result_gorilla",image) 98 elif result[0] == 0: 99 img = Image.open("/Users/ootukarikuto/Desktop/keras/data/test/" + files) 100 img.save("/Users/Desktop/keras/result_not_gorilla",image) 101
エラーの通りですが、os.listdir(dir1)の返り値は文字列(ファイルやディレクトリの名前)のリストですので、filesはstr型になり、saveメソッドは存在しません。何を保存したいのですか?
閲覧ありがとうございます。 for files in os.listdir(dir1): でfilesに入っている画像データを別のファイルに保存したいです
filesに入っているのは画像データではなくファイル名なので、そういうことなら適切に読み込んで処理するなり何なりが必要になるかと。imageを保存したいなら、R.Shigemoriさんの方法ではダメですか? 既存ファイルに上書きされそうですが・・・
すみません、if文内を変更したのですがうまく行きません、どのように変更したら良いでしょうか。。。
書き換えたならエラーの出方も変わると思うので、どんな風にうまくいかない状況なのかを書いた方が適切な回答がつくとおもいます
度々すみません、質問を変更しました、よろしくお願いします。
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