IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0について

Question

画像を読み込む関数，ノイズを付加する関数，画像をsaveする関数を定義し，処理したところ
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0　というerrorがでてきました．

testimageに何もないというメッセージというのはわかりますが，原因がわかりません．

＃画像を読み込む
def load_images(inputhpath,imagesize,type_color):
  imglist=[]

  exclude_prefixes=('_','.')

  for root,dirs,files in os.walk(inputpath):
    dirs[:]=[dir for dir in dirs if not dir.startswith(exclude_prefixes)]
    files[:]=[file for file in files if not file.startswith(exclude_prefixes)]
    for fn in sorted(files):
      bn,ext=os.path.splitext(fn)
      if ext not in[".bmp",".BMP",".jpg",".JPG",".jpeg",".JPEG",".png",".PNG"]:
        continue

        filename=os.path.join(root,fn)

        if type_color=='Color':
          testimage=cv2.imread(filename,cv2.IMREAD_COLOR)
          height,width=testimage.shape[:2]
          testimage=cv2.resize(testimage,(imagesize,imagesize),interpolation=cv2.INTER_AREA)
          testimage=np.asarray(testimage,dtype=np.float64)
          testimage=testimage[:,:,::,-1]

        elif type_color=='Gray':
          testimage=cv2.imread(filename,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
          height,width=testimage.shape[:2]
          testimage=cv2.resize(testimage,(imagesize,imagesize),interpolation=cv2.INTER_AREA)
          testimage=np.asarray([testimage],dtype=np.float64)
          testimage=np.asarray(testimage,dtype=np.float64).reshape((imagesize,imagesize,1))
        

        imglist.append(testimage)
    imgsdata=np.asarray(imglist,dtype=np.float32)

    return imgsdata,sorted(files)

inputpath='drive/My Drive/denoise'

＃ノイズを付加する
def generate_noise(imagelist):
  imagelist_out=[]

  for i in range(0,len(imagelist)):
    image_temp=imagelist[i]+np.random.normal(loc=0.0,scale=50.0,size=imagelist[i].shape)
    image_temp=np.clip(image_temp,0,255)
    imagelist_out.append(image_temp)
  imgsdata=np.asarray(imagelist_out,dtype=np.float32)

  return imgsdata

imagelist='drive/My Drive/denoise/train'

＃画像を保存
def save_images(savepath,filnamelist,imagelist):
  for i,fn in enumerate(savepath):
    filename=os.path.join(savepath,fn)
    testimage=imagelist[i]
    testimage=testimage[:,:,::-1]
    cv2.imwrite(filename,testimage)

savepath='drive/My Drive/denoise'


＃処理の実行
image_train,image_train_filenames=load_images("drive/My Drive/denoise/train",256,'Gray')
image_test,image_test_filenames=load_images("drive/My Drivet/denoise/test",256,'Gray')

image_train=generate_noise(image_train)
image_test=generate_noise(image_test)

save_images("drive/My Drive/denoise/train_noise",image_train_filenames,image_train)
save_images("drive/My Drive/denoise/test_noise",image_test_filenames,image_test)


---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-077254fccf41> in <module>()
      5 image_test=generate_noise(image_test)
      6 
----> 7 save_images("drive/My Drive/denoise/train_noise",image_train_filenames,image_train)
      8 save_images("drive/My Drive/denoise/test_noise",image_test_filenames,image_test)

<ipython-input-25-1c159fb19400> in save_images(savepath, filnamelist, imagelist)
      2   for i,fn in enumerate(savepath):
      3     filename=os.path.join(savepath,fn)
----> 4     testimage=imagelist[i]
      5     testimage=testimage[:,:,::-1]
      6     cv2.imwrite(filename,testimage)

IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

Comments

[meg_]

image_trainの中身を追っていったらどうなっていますか？（load_images()の前後、generate_noise()の前後で確認するなど）

[tadapolice]

勉強不足ですみません．
save_imageの前にimge_trainの中身を確認できますか？

[tadapolice]

array([], dtype=float32)
とでできました．

[meg_]

それはどの状態のデータでしょうか？
まず「load_images("drive/My Drive/denoise/train",256,'Gray')」でちゃんと「image_train」に読み込めてますか？ 読み込めているなら「generate_noise(image_train)」でデータが消失しているのでしょう。

[tadapolice]

load_images("drive/My Drive/denoise/train",256,'Gray')
のあとに
image_train
で
array([], dtype=float32)となりました．
画像が読み込めていないということでしょうか？

[meg_]

そうだと思います。ただ、load_images()のどこでそれが起きているのかは分かりません。

[tadapolice]

ありがとうございます．
元データを再度確認してみます．