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【Python】tiff画像データのクラスタリングを行いたいが、まず画像が読み込まれない

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前提・実現したいこと

自前のtiff画像データを用いて、t-SNEやK-means法により、クラスタリングを行うことで何らかの規則性が発見できないか試みています。
まず、Google Drive上に1000枚程度のtiff画像データを保存したzipファイルをアップロードし、Colab上でunzipしました。
しかし、そもそもtiff画像を読み込んでいないようなのですが、

files = glob.glob("./tiff20200110/TACSSC/*.tif")  

の部分は正しいのでしょうか?

マシンはMac OS catalina,使用環境はGoogle Colabです。

発生している問題・エラーメッセージ

Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.```  

### 該当のソースコード  
import numpy as np  
import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn as sns  
import matplotlib.image as mpimg  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.decomposition import IncrementalPCA  
from sklearn.cluster import KMeans  
import cv2  
import os  
import glob  
from PIL import Image  

np.random.seed(5)  

!date -R  
!unzip -qq drive/My\ Drive/tiff20200110.zip  
!date -R  
!ls  


feature = []  

files = glob.glob("./tiff20200110/TACSSC/*.tif")  

for picture in files:  
tmp_img = Image.open(picture)  
img = img_to_array(tmp_img)  
feature.append(img)  

feature2 = np.asarray(feature)  

from sklearn.manifold import TSNE  
TACSSC = TSNE(n_components=2).fit_transform(feature2)  

from matplotlib import pylab as plt  
f, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 10))  
for i in range(3):  
target = TACSSC[label == i]  
ax.scatter(x=target[:, 0], y=target[:, 1], label=str(i), alpha=0.5)  
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1), loc='upper left')  

```

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質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • quickquip

    2020/01/20 15:32

    > しかし、そもそもtiff画像を読み込んでいないようなのですが、
    どういう現象を確認してそう思ったのか書かれてないです。
    あと質問のプログラムのインデントが失われているので読めません。

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

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Google Colaboratoryの場合GoogleDriveにマウントしないとアクセスできないかと思います。

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対話型インタープリタを起動して確認してみてはいかがですか?

私のところで試した例:

$ python3
Python 3.7.6+ (heads/3.7:5c08bfe, Jan 15 2020, 14:04:23) 
[GCC 7.4.0] on linux
>>> import glob
>>> files = glob.glob("./*.png")
>>> files
['./image1.png', './image2.png', './iamge3.png']
>>> 

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