前提・実現したいこと
オリジナル画像のデータセットを作ろうとしたため、以下の方の記事を参考にしました。
ここでは画像ファイルのdogとcatを、自分用のgomaとsioに置き換えて、「データセット作成:カラー画像の場合」を行いました。
しかし、エラーが出てうまくいきません。
これと似たエラーを調べると's'に因数が必要なようですが、's'がどれを指すのかが分からず、因数をどのように扱えば良いか分かりません。
どうすれば解決できるでしょうか。
発生している問題・エラーメッセージ
--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-ff5fb586616f> in <module>() 36 plt.subplot(2, 2, i+1) 37 plt.axis('off') ---> 38 plt.title(label = 'goma' if y_train[i] == 0 else 'sio') 39 img_array = cv2.cvtColor(X_train[i], cv2.COLOR_BGR2RGB) 40 plt.imshow(img_array) TypeError: title() missing 1 required positional argument: 's'
該当のソースコード
python
1import matplotlib.pyplot as plt 2import os 3import cv2 4import random 5import numpy as np 6 7DATADIR = "C:/pan" 8CATEGORIES = ["goma", "sio"] 9 10IMG_SIZE = 50 11training_data = [] 12 13def create_training_data(): 14 for class_num, category in enumerate(CATEGORIES): 15 path = os.path.join(DATADIR, category) 16 for image_name in os.listdir(path): 17 try: 18 img_array = cv2.imread(os.path.join(path, image_name),) # 画像読み込み 19 img_resize_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE)) # 画像のリサイズ 20 training_data.append([img_resize_array, class_num]) # 画像データ、ラベル情報を追加 21 except Exception as e: 22 pass 23 24create_training_data() 25 26random.shuffle(training_data) # データをシャッフル 27X_train = [] # 画像データ 28y_train = [] # ラベル情報 29 30# データセット作成 31for feature, label in training_data: 32 X_train.append(feature) 33 y_train.append(label) 34 35# numpy配列に変換 36X_train = np.array(X_train) 37y_train = np.array(y_train) 38 39# データセットの確認 40for i in range(0, 4): 41 print("学習データのラベル:", y_train[i]) 42 plt.subplot(2, 2, i+1) 43 plt.axis('off') 44 plt.title(label = 'goma' if y_train[i] == 0 else 'sio') 45 img_array = cv2.cvtColor(X_train[i], cv2.COLOR_BGR2RGB) 46 plt.imshow(img_array) 47 48plt.show()
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
使用環境
anaconda(python3)
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2020/06/06 05:56