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

hss_

総合スコア39

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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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

1import cv2 2import numpy as np 3 4from keras.applications import imagenet_utils 5 6import os 7 8DataPath = './CamVid/' 9data_shape = 176*240 10 11#コンストラクタの定義 def __init__(self, 引数1, 引数2, ….): 12 13class Dataset: 14 def __init__(self, classes=12, train_file='train.txt', test_file='test.txt'): 15 self.train_file = train_file 16 self.test_file = test_file 17 self.data_shape = 176*240 18 self.classes = classes 19 20 def normalized(self, rgb): 21 #return rgb/255.0 22 norm=np.zeros((rgb.shape[0], rgb.shape[1], 3),np.float32) 23 24 b=rgb[:,:,0] 25 g=rgb[:,:,1] 26 r=rgb[:,:,2] 27 28 norm[:,:,0]=cv2.equalizeHist(b) 29 norm[:,:,1]=cv2.equalizeHist(g) 30 norm[:,:,2]=cv2.equalizeHist(r) 31 32 return norm 33 34 def one_hot_it(self, labels): 35 x = np.zeros([176,240,12]) 36 for i in range(176): 37 for j in range(240): 38 x[i,j,labels[i][j]] = 1 39 return x 40 41 def load_data(self, mode='train'): 42 data = [] 43 label = [] 44 if (mode == 'train'): 45 filename = self.train_file 46 else: 47 filename = self.test_file 48 49 with open(DataPath + filename) as f: 50 txt = f.readlines() 51 txt = [line.split(' ') for line in txt] 52 53 for i in range(len(txt)): 54 data.append(self.normalized(cv2.imread(os.getcwd() + txt[i][0][7:]))) 55 label.append(self.one_hot_it(cv2.imread(os.getcwd() + txt[i][1][7:][:-1]))) 56 print('.',end='') 57 #print("train data file", os.getcwd() + txt[i][0][7:]) 58 #print("label data raw", cv2.imread(os.getcwd() + '/CamVid/trainannot/0001TP_006690.png')) 59 return np.array(data), np.array(label) 60 61 62 def preprocess_inputs(self, X): 63 ### @ https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/applications/imagenet_utils.py 64 """Preprocesses a tensor encoding a batch of images. 65 # Arguments 66 x: input Numpy tensor, 4D. 67 data_format: data format of the image tensor. 68 mode: One of "caffe", "tf". 69 - caffe: will convert the images from RGB to BGR, 70 then will zero-center each color channel with 71 respect to the ImageNet dataset, 72 without scaling. 73 - tf: will scale pixels between -1 and 1, 74 sample-wise. 75 # Returns 76 Preprocessed tensor. 77 """ 78 return imagenet_utils.preprocess_input(X) 79 80 def reshape_labels(self, y): 81 return np.reshape(y, (len(y), self.data_shape, self.classes))

このコードの中で

Python

1 def one_hot_it(self, labels): 2 x = np.zeros([176,240,12]) 3 for i in range(176): 4 for j in range(240): 5 x[i,j,labels[i][j]] = 1 6 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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回答1

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自己解決

上記処理の意味はまだ分かっておりませんが、画像サイズ変更した
testannot、trainannot、valannot の画像に問題があって
読み込みに失敗していたようです。
「FastStone Photo Resizer」で色深度8bit(256)まで指定して(176×240)に
画像サイズを変更したらうまく動作しました。

投稿2018/12/20 04:23

hss_

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