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x = np.zeros([176,240,12])  x[i,j,labels[i][j]] = 1 の意味について

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投稿2018/12/18 07:15

「keras(tensorflow)でSegNet」
(https://qiita.com/uni-3/items/a62daa5a03a02f5fa46d)
を参考に記載されているコードをそのまま自分でも動かしてみようと
試みておりますが、画像の読み込みでエラーがでてしまいます。

Python

import cv2 import numpy as np from keras.applications import imagenet_utils import os DataPath = './CamVid/' data_shape = 176*240 #コンストラクタの定義 def __init__(self, 引数1, 引数2, ….): class Dataset: def __init__(self, classes=12, train_file='train.txt', test_file='test.txt'): self.train_file = train_file self.test_file = test_file self.data_shape = 176*240 self.classes = classes def normalized(self, rgb): #return rgb/255.0 norm=np.zeros((rgb.shape[0], rgb.shape[1], 3),np.float32) b=rgb[:,:,0] g=rgb[:,:,1] r=rgb[:,:,2] norm[:,:,0]=cv2.equalizeHist(b) norm[:,:,1]=cv2.equalizeHist(g) norm[:,:,2]=cv2.equalizeHist(r) return norm def one_hot_it(self, labels): x = np.zeros([176,240,12]) for i in range(176): for j in range(240): x[i,j,labels[i][j]] = 1 return x def load_data(self, mode='train'): data = [] label = [] if (mode == 'train'): filename = self.train_file else: filename = self.test_file with open(DataPath + filename) as f: txt = f.readlines() txt = [line.split(' ') for line in txt] for i in range(len(txt)): data.append(self.normalized(cv2.imread(os.getcwd() + txt[i][0][7:]))) label.append(self.one_hot_it(cv2.imread(os.getcwd() + txt[i][1][7:][:-1]))) print('.',end='') #print("train data file", os.getcwd() + txt[i][0][7:]) #print("label data raw", cv2.imread(os.getcwd() + '/CamVid/trainannot/0001TP_006690.png')) return np.array(data), np.array(label) def preprocess_inputs(self, X): ### @ https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/applications/imagenet_utils.py """Preprocesses a tensor encoding a batch of images. # Arguments x: input Numpy tensor, 4D. data_format: data format of the image tensor. mode: One of "caffe", "tf". - caffe: will convert the images from RGB to BGR, then will zero-center each color channel with respect to the ImageNet dataset, without scaling. - tf: will scale pixels between -1 and 1, sample-wise. # Returns Preprocessed tensor. """ return imagenet_utils.preprocess_input(X) def reshape_labels(self, y): return np.reshape(y, (len(y), self.data_shape, self.classes))

このコードの中で

Python

def one_hot_it(self, labels): x = np.zeros([176,240,12]) for i in range(176): for j in range(240): x[i,j,labels[i][j]] = 1 return x

の部分でエラーが発生してしまいます(IndexError: index 35 is out of bounds for axis 2 with size 12)。
このエラーを回避したく、この部分がどのような処理をしているかご教示いただけませんでしょうか。
お手数をお掛けいたしますが、よろしくお願い申し上げます。

windows10
python3.6.7
tensorflow1.12.0
keras2.2.4

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