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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2017/11/01 19:01

#質問

python初心者です。呼び出す際に、コマンドライン引数を指定していないからエラーが出ているとのことですが、具体的にどうすればいいのでしょうか? 本スクリプトの引数は以下の通りです。 python trial_handsign_SVM.py <dir_learn><>dir_test> 画像データは以下のフォルダにあります。 my_learn8 学習用画像のディレクトリ my_test2 テスト用画像のディレクトリ

#エラー

File "C:/Users/LSL/Desktop/examples/06/handsign/trial_handsign_SVM.py", line 50, in <module> train_path = argvs[1] IndexError: list index out of range

#該当のコード

# -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import glob import numpy as np from skimage import io from sklearn import datasets IMAGE_SIZE = 40 COLOR_BYTE = 3 CATEGORY_NUM = 6 ## ラベル名(0~)を付けたディレクトリに分類されたイメージファイルを読み込む ## 入力パスはラベル名の上位のディレクトリ def load_handimage(date): # ファイル一覧を取得 files = glob.glob(os.path.join(date, '*/*.png')) # イメージとラベル領域を確保 images = np.ndarray((len(files), IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, COLOR_BYTE), dtype = np.uint8) labels = np.ndarray(len(files), dtype=np.int) # イメージとラベルを読み込み for idx, file in enumerate(files): # イメージ読み込み image = io.imread(file) images[idx] = image # ディレクトリ名よりラベルを取得 label = os.path.split(os.path.dirname(file))[-1] labels[idx] = int(label) # scikit-learn の他のデータセットの形式に合わせる flat_data = images.reshape((-1, IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE * COLOR_BYTE)) images = flat_data.view() return datasets.base.Bunch(data=flat_data, target=labels.astype(np.int), target_names=np.arange(CATEGORY_NUM), images=images, DESCR=None) ##################################### from sklearn import svm, metrics ## 学習データのディレクトリ、テストデータのディレクトリを指定する if __name__ == '__main__': argvs = sys.argv train_path = argvs[1] test_path = argvs[2] # 学習データの読み込み train = load_handimage(train_path) # 手法:線形SVM classifier = svm.LinearSVC() # 学習 classifier.fit(train.data, train.target) # テストデータの読み込み test = load_handimage(test_path) # テスト predicted = classifier.predict(test.data) # 結果表示 print("Accuracy:\n%s" % metrics.accuracy_score(test.target, predicted))

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