配列の総サイズが一致しないエラー

Question

#前提・実現したいこと
GitHub WeaklyAnomalyDetection
上記サイト様を参考に、Pythonを用いて異常検知を行いたいと考えております。

#発生している問題・エラーメッセージ

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-b712389e95a8> in <module>
      3 
      4 x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 583, 438, 1)
----> 5 x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 583, 438, 1)
      6 
      7 x_train = x_train.astype('float32') / 255

ValueError: cannot reshape array of size 30642480 into shape (40,583,438,1)

#コード（自前のデータセット・異常検知のコード）
自前のデータセットのコード

import matplotlib.pyplot as plt
import os
import cv2
import random
import numpy as np

DATADIR_train = '/Users/kuromaguro/desktop/弱教師あり学習/b_c_dataset/png/train'
DATADIR_test = '/Users/kuromaguro/desktop/弱教師あり学習/b_c_dataset/png/test'
CATEGORIES = ["bell", "call"]
train_data = []
test_data = []

def load_bc_data():
    random.shuffle(train_data)  # データをシャッフル
    x_train = []  # 画像データ
    y_train = []  # ラベル情
    for class_num, category in enumerate(CATEGORIES):
        path = os.path.join(DATADIR_train, category)
        for image_name in os.listdir(path):
            try:
                img_array = cv2.imread(os.path.join(path, image_name),)  # 画像読み込み
                img_resize_array = cv2.resize(img_array, (583, 438))  # 画像のリサイズ
                training_data.append([img_resize_array, class_num])  # 画像データ、ラベル情報を追加
            except Exception as e:
                pass

    for class_num, category in enumerate(CATEGORIES):
        path = os.path.join(DATADIR_test, category)
        for image_name in os.listdir(path):
            try:
                img_array = cv2.imread(os.path.join(path, image_name),)  # 画像読み込み
                img_resize_array = cv2.resize(img_array, (583, 438))  # 画像のリサイズ
                test_data.append([img_resize_array, class_num])  # 画像データ、ラベル情報を追加
            except Exception as e:
                pass

    random.shuffle(test_data)  # データをシャッフル
    x_test = []  # 画像データ
    y_test = []  # ラベル情報

    # データセット作成(train)
    for feature, label in train_data:
        x_train.append(feature)
        y_train.append(label)

    # データセット作成(test)
    for feature, label in test_data:
        x_test.append(feature)
        y_test.append(label)

    # numpy配列に変換
    x_train = np.array(x_train)
    y_train = np.array(y_train)

    x_test =np.array(x_test)
    y_test =np.array(y_test)

    # 以下のようにload_bc_data関数の戻り値として訓練データとテストデータを返す必要があります
    return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

異常検知のコード

import matplotlib.pyplot as plt
import os
import cv2
import random

from b_c_dataset import B_C_Dataset2

import numpy as np
from keras.utils import to_categorical
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

bell = 0#bellは0
call = 1#callは1

# dataset（ここでエラーが発生いたします）
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = B_C_Dataset2.load_bc_data()

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 583, 438, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 583, 438, 1)

x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

異常検知のコードはサイト様の方にまだ続きがありますが、上記のところでエラーが発生してしまっているため省略をさせていただきます。

#試していること
現在、エラーメッセージについて調査を行なっていたところ以下に似たような質問をされている方がいらっしゃいました。
Python3 ValueError(cannot reshape array of size 451584 into shape (128,1176))の解決方法
自分もおそらくこの質問した方と同じところでつまづいていると思うのですが、値のどこをどのように変更すればいいのかがわからず、頭を抱えている状況です。また、以下のコードがどのような意味なのかを現在調査を行っております。

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 583, 438, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 583, 438, 1)

x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

#補足
自前のデータセットに用いている画像のサイズは583×438です。
使っているPCはmacOS Catalina バージョン10.15.5
Pythonのバージョンは3.6.5です
jupyter notebookを使用しています。

Answer 1

エラーメッセージが下記のようになっていますので

ValueError: cannot reshape array of size 30642480 into shape (40,583,438,1)

(おそらく)40枚の画像、width 583, height 438, channel 1には変換できないというエラーです。このchannelを3にすると30642480 = 40 x 583 x 438 x 3となり辻褄があいますので3にすれば良いです。

カラー画像の場合は赤、緑、青の3チャンネル(RGB)、もしくはPNGの場合は不透明度を表すアルファチャネルを加えて4チャンネル(RGBA)となります。今回は前者のRGBですので3を指定すれば良いです(実際にはcv2.imread()で読みだしたカラー画像はRGBではなくBGR形式となっています)。

Comments

[maguro2020]

ご回答いただきありがとうございます。yymmt様。
yymmt様にご指摘いただいた点を変更いたしましたところ、無事解決いたしました。本当にありがとうございました。