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変数の追加

2019/09/11 04:39

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dragon1
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@@ -28,6 +28,12 @@
28
28
 
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29
  ``` python
30
30
 
31
+ NUM_CLASSES = 3 # 分類するクラス数
32
+
33
+ IMG_SIZE = 280 # 画像の1辺の長さ
34
+
35
+
36
+
31
37
  # 学習用画像データ
32
38
 
33
39
  train_images = []

1

訓練データに関して追記

2019/09/11 04:39

投稿

dragon1
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score6

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -24,7 +24,83 @@
24
24
 
25
25
  ### 該当のソースコード
26
26
 
27
-
27
+ #### 訓練データの用意
28
+
29
+ ``` python
30
+
31
+ # 学習用画像データ
32
+
33
+ train_images = []
34
+
35
+ # 学習用データのラベル
36
+
37
+ train_labels = []
38
+
39
+
40
+
41
+ #学習用データセット作成
42
+
43
+ for label, dir_name in enumerate(img_dirs):
44
+
45
+ # ./data/以下の各ディレクトリ内のファイル名取得
46
+
47
+ files = os.listdir(os.getcwd() + '/imgs/train_images/' + dir_name)
48
+
49
+ for file in files:
50
+
51
+ # 画像読み込み
52
+
53
+ img = cv2.imread(os.getcwd() + '/imgs/train_images/' + dir_name + '/' + file)
54
+
55
+ if img is not None:
56
+
57
+ # 1辺がIMG_SIZEの正方形にリサイズ
58
+
59
+ img = cv2.resize(img, dsize=(IMG_SIZE, IMG_SIZE), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
60
+
61
+ # OpenCVの関数cvtColorでBGRとRGBを変換
62
+
63
+ img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
64
+
65
+ # Numpy配列にする
66
+
67
+ data = np.asarray(img)
68
+
69
+ # 配列に追加
70
+
71
+ train_images.append(data)
72
+
73
+ # ラベル
74
+
75
+ train_labels.append(label)
76
+
77
+
78
+
79
+ # numpy配列に変換
80
+
81
+ train_images = np.array(train_images)
82
+
83
+ train_labels = np.array(train_labels)
84
+
85
+
86
+
87
+ # ニューラルネットワークにデータを投入する前に、これらの値を0から1までの範囲にスケールする
88
+
89
+ train_images = train_images.astype('float32') / 255.0
90
+
91
+
92
+
93
+ # One-Hotエンコーディングする
94
+
95
+ train_labels = np_utils.to_categorical(train_labels, NUM_CLASSES)
96
+
97
+ ```
98
+
99
+
100
+
101
+
102
+
103
+ #### モデルに関して
28
104
 
29
105
  ```python
30
106