前提
TensorflowでHSV色空間を利用して、画像分類を勉強しています。
添付のコードの通り、.shapeで、配列の情報を取得し確認しようとしたのですが、第二引数の値が何を指しているのかわかりません。
知識ある方、ご教授いただければ幸いです。
実現したいこと
配列情報の解明
該当のソースコード
import tensorflow as tf from tensorflow import keras import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import glob import os x_train = [] #訓練用のimage y_train = [] #訓練用のlabels x_test = [] #テスト用のimage y_test = [] #テスト用のimage for n in glob.glob(".\\image1\\*\\*\\*.jpg"): img = cv.imread(n) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) hsv = cv.resize(hsv, (100,150)) #各配列に振り分け if n.split("\\")[2] == "train": x_train.append(hsv.flatten().astype(np.float32) / 255.0) y_train.append(int(n.split("\\")[3].split("_")[0])) elif n.split("\\")[2] =="test": x_test.append(hsv.flatten().astype(np.float32) / 255.0) y_test.append(int(n.split("\\")[3].split("_")[0])) x_train = np.array(x_train) y_train = np.array(y_train) x_test = np.array(x_test) y_test = np.array(y_test) print("x_train(訓練データ): "+str(x_train.shape)) print("y_train(訓練データラベル): "+str(y_train.shape)) print("x_test(テストデータ): "+str(x_test.shape)) print("y_test(テストデータラベル): "+str(y_test.shape))
試したこと
ndarrayやshape()について調べたが、情報が得られなかった。
補足情報
trainデータ数:853
tsetデータ数:16
提示されているコードに shape() はなく、「第二引数」も無いのですが、 第二引数とおっしゃっているのはどれのことでしょう?
> ndarrayやshape()について調べたが、情報が得られなかった。
どのように調べたのでしょうか?ネット検索の場合、「情報が得られなかった」とは検索結果が0だったということでしょうか?
コメントありがとうございます。
>提示されているコードに shape() はなく、「第二引数」も無いのですが、 第二引数とおっしゃっているのはどれのことでしょう?
説明不足ですみません。
print("x_train(訓練データ): "+str(x_train.shape))の出力結果、45000という値がどこから出てくるのかわからないということです。
>どのように調べたのでしょうか?ネット検索の場合、「情報が得られなかった」とは検索結果が0だったということでしょうか?
ネット検索です。解決に至るほどの情報が得られなかったということです。

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