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機械学習のデータセットの作り方

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shushiO

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 前提・実現したいこと

ゼロから作るディープラーニングを読み終えた学生です。
せっかくなのでMNISTのデータセットではなく自分でデータセットを作って画像判別しようと思っているのですが、データセットの作り方がよくわからなくて、どなたかご教授ください。

 発生している問題・エラーメッセージ

one_data = cv2.resize(one_data,(h, w)) #認識NNに合わせてサイズ変換し
cv2.error: OpenCV(3.4.1) /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/imgproc/src/resize.cpp:4044: error: (-215) ssize.width > 0 && ssize.height > 0 in function resize

 該当のソースコード

import sys, os
import numpy as np
import cv2
filenames = os.listdir(r"ディレクトリ") #dataというフォルダにある画像を読み込み
num_files = len(filenames) #画像数を把握し

h = 256
w = 256
data = np.zeros((num_files,3,h,w)) #画像データの箱を用意し
#画像をひとつずつ読み込み箱に入れていく
size = (h/2, w/2)
for i,filename in zip(range(num_files-1),filenames):
    one_data = cv2.imread(filename,cv2.IMREAD_COLOR) #cv2で画像を読み込んで
    one_data = cv2.resize(one_data,size) #認識NNに合わせてサイズ変換し
    data[i] = one_data #箱に入れていく

環境
・mac
・Anaconda
画像
・google検索
参考コード
https://teratail.com/questions/113349

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https://ja.stackoverflow.com/questions/30107/python2-7-6でopencv-errorが発生します

for i,filename in zip(range(num_files-1),filenames):
ファイル名だけなので、フォルダ名もないとパスが足りていません。

パスが正しくない結果、画像が読み取れていません。


あと、r""は普通正規表現に使うので、今は必要ないです。

filenames = os.listdir(r"ディレクトリ")->filenames = os.listdir("ディレクトリ")

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