ＲＧＢで読み込んだデータを.npyで保存したい

前提・実現したいこと

https://qiita.com/kojikoji_ksnv/items/12dfe9075cb1dd3afe59

上記の記事を参考にして画像認識を行おうとしたところ、.npyでデータを保存することができませんでした。RGBでデータを読み込んだことが原因のようですが、解決策を教えていただきたいです。

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-6-0e9f24f0d2a3> in <module>
     53 
     54 #データを保存する
---> 55 np.save("C:/data/0729_data.npy", xy)

<__array_function__ internals> in save(*args, **kwargs)

~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in save(file, arr, allow_pickle, fix_imports)
    549 
    550     try:
--> 551         arr = np.asanyarray(arr)
    552         format.write_array(fid, arr, allow_pickle=allow_pickle,
    553                            pickle_kwargs=pickle_kwargs)

~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py in asanyarray(a, dtype, order)
    136 
    137     """
--> 138     return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True)
    139 
    140 

ValueError: could not broadcast input array from shape (1500,250,250,3) into shape (1500)

該当のソースコード

python
1from PIL import Image
2import os, glob
3import numpy as np
4import random, math
5train_dir = "C:/dataset_train"
6test_dir = "C:/dataset_test"
7
8# 種類
9categories = ["カテゴリ１","カテゴリ２", "カテゴリ３"]
10
11image_size =250
12
13
14# 画像データ用配列
15X = []
16# ラベルデータ用配列
17Y = []
18
19#画像データごとにadd_sample()を呼び出し、X,Yの配列を返す関数
20def make_sample(files):
21    global X, Y
22    X = []
23    Y = []
24    for cat, fname in files:
25        add_sample(cat, fname)
26    return np.array(X), np.array(Y)
27
28def add_sample(cat, fname):
29    img = Image.open(fname)
30    img = img.convert("RGB")
31    img = img.resize((image_size, image_size ) , 3 )
32    data = np.asarray(img)
33    X.append(data)
34    Y.append(cat)
35
36#学習用画像
37trainfiles = []
38#テスト用画像
39testfiles = []
40
41for idx, cat in enumerate(categories):
42    image_dir = train_dir + "/" + cat
43    files = glob.glob(image_dir + "/*.jpg")
44    for f in files:
45        trainfiles.append((idx, f))
46
47for idx, cat in enumerate(categories):
48    image_dir = test_dir + "/" + cat
49    files = glob.glob(image_dir + "/*.jpg")
50    for f in files:
51        testfiles.append((idx, f))
52
53X_train, y_train = make_sample(trainfiles)
54X_test, y_test = make_sample(testfiles)
55xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)
56
57
58#データを保存する
59np.save("C:/data/0729_data.npy", xy)