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【Python】機械学習で、画像を分類したい

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nnahito

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 質問概要

機械学習初心者です。
Pythonを用いて、画像を自動分類したいのですが、(恐らく)学習フェーズで以下のエラーが出ており、先に進めません。
このエラーの理由をご教示願います。

array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
ValueError: setting an array element with a sequence.

 質問

機械学習初心者です。
前回、【Python/機械学習】ネットから取得した画像を自動分別したいで、質問させていただきましたが、
どうしてもエラーの内容がわからなかったので、再度質問させていただきます。

Pythonを用いて、画像を分類したいと思っており、しかし機械学習を初めて学習するので、書き方を学ぼうと以下のサイト様のコードをコピペしました。

コピペコードは以下のものです。

#-*- encoding: utf-8 -*-

from PIL import Image
import numpy as np
import os
import pandas as pd
import pylab as pl
from sklearn.decomposition import RandomizedPCA
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.svm import LinearSVC


STANDARD_SIZE = (300, 167)


def img_to_matrix(filename, verbose=False):
    img = Image.open(filename)
    if verbose:
        print 'changing size from %s to %s' % (str(img.size), str(STANDARD_SIZE))
    img = img.resize(STANDARD_SIZE)
    imgArray = np.asarray(img)
    return imgArray  # imgArray.shape = (167 x 300 x 3)


def flatten_image(img):
    s = img.shape[0] * img.shape[1] * img.shape[2]
    img_wide = img.reshape(1, s)
    return img_wide[0]


def main():
    img_dir = 'images/'
    images = [img_dir + f for f in os.listdir(img_dir)]
    labels = ['architecture' if 'architecture' in f.split('/')[-1] else 'food' for f in images]

    data = []
    for image in images:
        img = img_to_matrix(image)
        img = flatten_image(img)
        data.append(img)

    data = np.array(data)

    is_train = np.random.uniform(0, 1, len(data)) <= 0.7
    y = np.where(np.array(labels) == 'architecture', 1, 0)

    train_x, train_y = data[is_train], y[is_train]

    # plot in 2 dimensions
    pca = RandomizedPCA(n_components=2)
    X = pca.fit_transform(data)
    df = pd.DataFrame({"x": X[:, 0], "y": X[:, 1],
                       "label": np.where(y == 1, 'architecture', 'food')})
    colors = ['red', 'yellow']
    for label, color in zip(df['label'].unique(), colors):
        mask = df['label'] == label
        pl.scatter(df[mask]['x'], df[mask]['y'], c=color, label=label)

    pl.legend()
    pl.savefig('pca_feature.png')

    # training a classifier
    pca = RandomizedPCA(n_components=5)
    train_x = pca.fit_transform(train_x)

    svm = LinearSVC(C=1.0)
    svm.fit(train_x, train_y)
    joblib.dump(svm, 'model.pkl')

    # evaluating the model
    test_x, test_y = data[is_train == False], y[is_train == False]
    test_x = pca.transform(test_x)
    print pd.crosstab(test_y, svm.predict(test_x),
                      rownames=['Actual'], colnames=['Predicted'])

if __name__ == '__main__':
    main()

ここで、このコードを眺めていると、

imagesというフォルダの中に、

  • architecture_
  • food_

という名前から始まる画像を予め入れておき学習させるようだったので、
とりあえず適当に画像を上記の2つになるようにリネームし、imagesフォルダに入れて、Pythonコードをターミナル上から実行しました。

すると、どうも
X = pca.fit_transform(data)
の行でエラーが出ているらしく、

array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
ValueError: setting an array element with a sequence.


のようなエラー内容で返ってきました。

変数dataの中身をprintしても、しっかり値は入っているようですし、
変数labelsの中身をprintしてもしっかり値は入っておりました。

これは何がいけないのでしょうか?
このエラー内容でググって見ても、複素数がうんたらという内容が出てきましたが、
今回は複素数は使っていないように思われます。

初心者過ぎて申し訳ないのですが、解決策などご教示いただければ幸いです。
よろしくお願いいたします。

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