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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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1回答

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データセットの作成について

712I

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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2018/12/21 06:28

200000枚程度で28*28の画像が正解データとして、outputという名前のフォルダに入っています。labelの定義の仕方が分かりません。カラー画像でカラーのまま訓練したいです。

python

1import os 2import cv2 3import numpy as np 4 5filenames = os.listdir('./output') 6num_files = len(filenames) 7data = np.zeros((num_files,1,28,28)) 8 9for i,filename in zip(range(num_files), filenames): 10 one_data = cv2.imread(filename,0)#cv2で画像を読み込み 11 data[i] = one_data 12 13t = np.zeros((num_files),dtype='int32') 14

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tiitoi

2018/12/21 06:42

どういうタスクを学習しようとしているのでしょうか?(例: 画像分類)
712I

2018/12/21 06:46

画像分類です。砂の画像か、そうでない(海、ゴミ、礫)画像に分類したいです。
tiitoi

2018/12/21 06:58

回答に記載しました。 あと過去の解決した質問は解決済みにしてください。
guest

回答1

0

教師あり学習にはラベルデータが必要です。

1. 砂とそうでない画像に分ける。

以下のディレクトリ構造を用意する。

dataset
-- positive: 砂の画像を入れるディレクトリ
-- negative: 砂でない画像を入れるディレクトリ

2 フォルダから画像及びラベルを読み込む。

python

1import glob 2import os 3import numpy as np 4from PIL import Image 5 6data, labels = [], [] 7label_to_id = {name: i for i, name in enumerate(os.listdir('dataset'))} 8print(label_to_id) # {'negative': 0, 'positive': 1} 9 10dataset_dir = 'dataset' 11for name in os.listdir('dataset'): 12 for img_path in glob.glob(os.path.join(dataset_dir, name, '*.jpg')): 13 img = Image.open(img_path) 14 img = img.resize((28, 28)) 15 data.append(np.array(img)) 16 labels.append(label_to_id[name]) 17 18data = np.array(data) 19labels = np.array(labels)

投稿2018/12/21 06:57

編集2018/12/21 07:25
tiitoi

総合スコア21956

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712I

2018/12/21 07:03

砂画像をメインとしているので、それ以外の場合は全部NOとして扱いたいのですが、、、 outputフォルダに当てはまるような画像かそうでない画像かで認識させたいです。それでもクラスで分ける必要がありますか?
tiitoi

2018/12/21 07:13 編集

訂正 砂か砂でないかの2クラス分類問題ですね。 であれば、2つフォルダを作って、砂の画像と砂でない画像をそれぞれ入れてください
712I

2018/12/21 07:15

画像が与えられたときは、砂画像か、砂画像じゃないか、ということです。空撮画像を使って評価を行おうと考えているので、海やごみは例として与えただけで木や建物も入ってくると思います。それをすべて分類する必要はないので、それぞれをクラスに分けるとなると大変なことになると思います。
tiitoi

2018/12/21 07:26

回答を修正しました。 2つフォルダを用意して、砂の画像とそうでない画像をそれぞれ分ければいいかと思います。
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