pythonで、数字を読み込む機械学習がうまくいきません

Question

前提・実現したいこと

Python1年生という書籍で勉強している超初心者です。
以下のソースコードで、初歩的な機械学習を作っているのですが、何の数字を書いてプログラムを実行しても「１」と返ってきてしまい、うまく機械学習データが読み込めていないようです。
対応についてご教示いただきたいです。

該当のソースコード

python

import sklearn.datasets
import sklearn.svm
import PIL.Image
import numpy

def imageToData(filename):
grayImage=PIL.Image.open(filename).convert("L")
grayImage=grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)
numImage=numpy.asarray(grayImage,dtype=float)
numImage=numpy.floor(16-16*(numImage/256))
numImage=numImage.flatten()

return numImage

def predictDigits(data):

digits=sklearn.datasets.load_digits()

clf=sklearn.svm.SVC(gamma=0.001)
clf.fit(digits.data,digits.target)

n=clf.predict([data])
print("予測=",n)

data = imageToData("5.png")
predictDigits(data)

試したこと

画像ファイルは.pyファイルと同じデスクトップに保存し、２〜５のいくつかの数字を何回か書き直しましたが、全て「１」と返ってきてしまいます。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

どの数字でも、
予測= [1]
と返ってきます。

学習用データの読み込み、機械学習がうまくいっていないのでしょうか。よろしくお願いいたします。

Comments

[tiitoi]

その書籍は持っていないのですが、書籍に記載されている通りにやってもうまくいかないということでしょうか？

[yymmt]

data = imageToData("5.png")として作成したdataを一度みて見るのはどうでしょう?作った画像を8x8ピクセルの画像に直した際、本当に1に見えている可能性があります。この行の下あたりに
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(data.reshape(8, 8), cmap="gray")
plt.show()
と追加して見てください。ちなみに上記ソースコードを私が手書きで5と書いた数字は9と判断されました・・・。

[meg_]

コードは「コードの挿入」で記入してください。

[akito.h]

tiitoi様
はい、そうなんです・・・原因がわからず、対応ができないです。

yymmt様
ありがとうございます。見てみると確かに・・・荒くて５には見えにくいですね。ただ何度大きく書き直してもうまく読み取りませんでした・・・これは、ピクセル数を変えるといいのでしょうか？

[yymmt]

ピクセル数を変えるとclf.fit()でエラーが出ると思いますのでNGです。学習に使用したデータと同じ形式の入力しか受付けません。あとSVMは画像認識では性能は出にくいです。その書籍がどういうものか分かりませんが、もしかしたら段階的に性能が出るモデルへとシフトしていく作りなのかも知れません。

[akito.h]

ありがとうございました。仰る通り、エラーが出ました。
そうするとコードの問題というよりは、SVM自体の問題ということでしょうか。それであればとりあえずは安心です。ありがとうございました。

Answer 1

手元で確認しましたが、SVM で推論できました。

自作した画像は白い背景に黒い文字で作成しましたか？

以下の手順で作成しました。

1. ペイントを開いて、100x100 とか縦横が同じ大きさのキャンバスを作成する
2. 白い背景に黒いペンで数字を書く

import sklearn.datasets
import sklearn.svm
import PIL.Image
import numpy


def imageToData(filename):
    grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
    grayImage = grayImage.resize((8, 8), PIL.Image.ANTIALIAS)
    numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype=float)
    numImage = numpy.floor(16 - 16 * (numImage / 256))
    numImage = numImage.flatten()

    return numImage


def predictDigits(data):
    digits = sklearn.datasets.load_digits()

    clf = sklearn.svm.SVC(gamma=0.001)
    clf.fit(digits.data, digits.target)

    n = clf.predict([data])
    print("予測=", n)


data = imageToData("9.png")
predictDigits(data)

Comments

[akito.h]

ありがとうございます。解決しました。
結論から言いますと、縦横比が１：１でなかったため、数字の認識がうまくいきませんでした。
ありがとうございました。