自作データセットの作り方

Question

#教えていただきたいこと
現在、自作のデータセットで画像認識を行いたいと考えています。
ですが、データセットを作る段階でエラーがでてしまいました。
そこで、本を参考にしながら行いたいのですが、おすすめの本をご存じの方いらっしゃいましたら教えていただけるとありがたいです。
よろしくお願い致します。

#補足
使っている言語はpython、Kerasを用いて畳み込みニューラルネットワークを構築しております。
ねじれの向きを判断する画像認識プログラムを作りたいと考えています。
データとしてPOV-ray（CGソフト）を使って左巻き、右巻きそれぞれ1000枚ずつ作り、そのうちテストデータとしてそれぞれ10枚ずつ抜き出しました。
右巻きには0、左巻きには1のようにラベル付けをしたいのですが、その段階で躓いてしまいました。

#表示されたエラーと該当するプログラム
エラーが表示された場所は「2割テストデータへ」とコメントしてあるところです。

from PIL import Image
import os, glob
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from sklearn import model_selection
from sklearn.model_selection import train_test_split

classes = ["right","left"]
num_classes = len(classes)
image_size = 320


#datesetのディレクトリ
datadir='/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiral'

#画像の読み込み
X = []
Y = []


for index, classlabel in enumerate(classes):
    photos_dir = datadir+ classlabel
    files = glob.glob(photos_dir + "/*.jpg")
    for i, file in enumerate(files):
        
        image = Image.open(file)
        image = image.convert("RGB")
        image = image.resize((image_size, image_size))
        #image.save("./test/{}{}.jpg".format(classlabel,i))
        data = np.asarray(image)
        
        for angle in range(-20, 20, 5):##5
            # 回転
            img_r = image.rotate(angle)
            data = np.asarray(img_r)
            X.append(data)
            Y.append(index)

            # 反転
            img_trans = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
            data = np.asarray(img_trans)
            X.append(data)
            Y.append(index)



X = np.array(X)
Y = np.array(Y)

#２割テストデータへ
(X_train, X_test, y_train, y_test) = train_test_split(X, Y,test_size=0.2)

#正規化
X_train = X_train.astype("float") / 255
X_test = X_test.astype("float") / 255

#教師データの型を変換
y_train = np_utils.to_categorical(y_train,num_classes)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes)

#X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, Y)
xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)
np.save("./dataset.npy", xy)

ValueError: With n_samples=0, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

Comments

[tiitoi]

なんのライブラリを使っているのか、どのようなデータセットを作りたいのかの情報を追記してください。

[0afnjosa]

tiitoi様、アドバイスありがとうございます。
もう少し詳細に書きたいと思います。

[jbpb0]

> With n_samples=0

中身が空なのでは？

エラーが出るところのすぐ上に下記を追加して実行したら、何て表示されますか？

print(X.shape)
print(Y.shape)

[0afnjosa]

jbpb0様、ご返信ありがとうございます。
上記の通り入力したところ、(0,)(0,)と入力されてしまいました。確かに空のようです。
他のコードも試してみたところ、画像の配列表示はできているのでフォルダ内に画像は入っているのですが原因が分かりません。

[jbpb0]

画像が置いてある場所は、下記のどちらですか？

/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiralright
/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiral/right

[0afnjosa]

/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiral/rightにおいています。

[jbpb0]

photos_dir = datadir+ classlabel

のすぐ下に

print(photos_dir)

を(インデントを合わせて)追加して、実行してみてください

[0afnjosa]

/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiral/right
/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiral/left
と出力されました。

コードでは拡張子がjpgとなっていますが、実際のフォルダにある画像の拡張子はpngなのでそこを変えてみたら動くようになりました。（とはいってもセッションがクラッシュしましたと表示されますが）

[jbpb0]

> /content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiral/right
/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiral/left
と出力されました。

そうはならないはず

classes = ["right","left"]
datadir='/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiral'
for index, classlabel in enumerate(classes):
photos_dir = datadir+ classlabel
print(photos_dir)

を(最後の二行はインデント付けて)実行したら、

/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiralright
/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiralleft

と表示されます
「spiral」と「right」の間に「/」が付くのなら、それは質問に掲載されてるコードとは違うはずです

[0afnjosa]

申し訳ありません。

先ほどいただいた質問の後に
datadir='/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/spiral'
のspiralの後に/を付け加えました。

[jbpb0]

そういう、こそっと直して、ちゃんとできてますみたいに言うのは、おかしいです

「/」を付ける前は、画像が置かれてる正しいディレクトリパスを指して無かったのだから、それで画像が読み込めるわけないですよね
なので、それが

> With n_samples=0

となっていた直接の原因のはずです
それを(間接的に)指摘したのに、直したことを隠して、間違っていたことに触れずに大丈夫でしたみたいに答えるのはおかしい

[0afnjosa]

おっしゃる通りです。
わざわざお時間を割いて答えていただいているのに、そのような気持ちにさせてしまい大変申し訳ありません。

[jbpb0]

tiitoiさんの依頼も、ちゃんとやってくださいね
そうすれば、たぶん元々の質問の「おすすめの本を紹介してください」に回答付くと思いますよ

[0afnjosa]

かしこまりました。
ありがとうございました。