質問編集履歴
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code追加
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -115,3 +115,121 @@
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115
115
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#データを保存する
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116
116
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117
117
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np.save("C:\Users\kmll\python_code\cat\tea_data.npy", xy)
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118
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+
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119
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+
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120
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+
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121
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+
```python
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122
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+
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123
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+
#犬猫見た目による学習/検証データの準備
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124
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+
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125
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+
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126
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+
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127
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+
from PIL import Image
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128
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+
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129
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+
import os, glob
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130
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+
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131
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+
import numpy as np
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132
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+
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133
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+
import random, math
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134
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+
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135
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+
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136
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+
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137
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+
#画像が保存されているルートディレクトリのパス
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138
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+
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139
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+
root_dir ="C:\Users\kmll\python_code\dog"
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140
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+
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141
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+
# 種類
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142
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+
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+
categories = ["cat","dog"]
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+
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145
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+
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+
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+
# 画像データ用配列
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+
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149
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+
X = []
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150
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+
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151
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+
# 種類データ用配列
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152
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+
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153
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+
Y = []
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+
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155
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+
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156
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+
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157
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+
#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
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+
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+
def make_sample(files):
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160
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+
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161
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+
global X, Y
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162
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+
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163
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+
X = []
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164
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+
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165
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+
Y = []
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166
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+
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167
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+
for cat, fname in files:
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168
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+
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169
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+
add_sample(cat, fname)
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170
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+
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171
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+
return np.array(X), np.array(Y)
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172
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+
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+
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174
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+
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+
#渡された画像データを読み込んでXに格納し、また、
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+
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177
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+
#画像データに対応するcategoriesのidxをY格納する関数
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178
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+
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179
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+
def add_sample(cat, fname):
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180
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+
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181
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+
img = Image.open(fname)
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182
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+
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183
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+
img = img.convert("RGB")
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184
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+
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185
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+
img = img.resize((150, 150))
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186
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+
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187
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+
data = np.asarray(img)
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188
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+
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189
|
+
X.append(data)
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190
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+
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191
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+
Y.append(cat)
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192
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+
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193
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+
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194
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+
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195
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+
#全データ格納用配列
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196
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+
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197
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+
allfiles = []
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198
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+
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199
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+
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200
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+
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201
|
+
#カテゴリ配列の各値と、それに対応するidxを認識し、全データをallfilesにまとめる
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202
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+
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203
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+
for idx, cat in enumerate(categories):
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204
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+
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205
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+
image_dir = root_dir + "/" + cat
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206
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+
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207
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+
files = glob.glob(image_dir + "/*.jpg")
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208
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+
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209
|
+
for f in files:
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210
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+
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211
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+
allfiles.append((idx, f))
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212
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+
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213
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+
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214
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+
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215
|
+
#シャッフル後、学習データと検証データに分ける
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216
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+
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+
random.shuffle(allfiles)
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218
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+
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219
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+
th = math.floor(len(allfiles) * 0.8)
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220
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+
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221
|
+
train = allfiles[0:th]
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222
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+
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223
|
+
test = allfiles[th:]
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224
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+
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225
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+
X_train, y_train = make_sample(train)
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226
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+
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227
|
+
X_test, y_test = make_sample(test)
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228
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+
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229
|
+
xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)
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230
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+
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231
|
+
#データを保存する
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232
|
+
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233
|
+
np.save("C:\Users\kmll\python_code\cat\tea_data.npy", xy)
|
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234
|
+
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235
|
+
```
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2
文面修正
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CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -112,6 +112,6 @@
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112
112
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113
113
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xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)
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114
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115
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-
#データを保存する
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|
+
#データを保存する
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116
116
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117
117
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np.save("C:\Users\kmll\python_code\cat\tea_data.npy", xy)
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1
ファイル名修正
test
CHANGED
|
File without changes
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test
CHANGED
|
@@ -20,7 +20,7 @@
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20
20
|
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21
21
|
#画像が保存されているルートディレクトリのパス
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22
22
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-
root_dir ="C:\Users\
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23
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+
root_dir ="C:\Users\kmll\python_code\dog"
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24
24
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25
25
|
# 種類
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26
26
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@@ -114,4 +114,4 @@
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114
114
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115
115
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#データを保存する（データの名前を「tea_data.npy」としている）
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116
116
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117
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-
np.save("C:\Users\
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117
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+
np.save("C:\Users\kmll\python_code\cat\tea_data.npy", xy)
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