２クラス分類に用いる学習用データセットのnpyファイルを作成したいが、画像が読み込めない。

Question

前提

• Macを利用
• VSCでソースを記述してターミナルで実行

実現したいこと

2クラス分類を行うため、データセットを作成したい。
そのため、集めた画像をそれぞれ"gog_learn"、"bad_learn"という二つの学習用フォルダに保存し、同じ階層に用意した。

これらからnpy形式のデータセットを作成を作成したい。

発生している問題・エラーメッセージ

画像が読み込めていない。26行目のprint(files)でデータを確認したが、入っていない....。

素人質問で大変恐縮です。
プログラムの記述ミスなどありましたら、ご教授頂ければ幸いです。以下は階層とエラー文になります。

(base) fuku@fukushinoMacBook-Pro ~ % cd workspace/imori
(base) fuku@fukushinoMacBook-Pro imori % ls
bad_learn

cnn.h5

judge

god_learn

npy_test.py

imori.npy
(base) fuku@fukushinoMacBook-Pro imori % python npy_test.py
2022-12-22 00:15:13.427782: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 FMA
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
[]
[]

該当のソースコード

• ディレクトリ構造

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


# indexを教師ラベルとして割り当て(0にはgod、1にはbad)
classes = ["god", "bad"]
num_classes = len(classes)
image_size = 64
num_testdata = 50

#datesetのディレクトリ, フォルダーの直前までのパスを記入
datadir = './'

X_train = []
X_test  = []
y_train = []
y_test  = []

for index, classlabel in enumerate(classes):
    photos_dir = datadir + classlabel
    files = glob.glob(photos_dir + "/*.jpeg")
    print(files)

    for i, file in enumerate(files):
        image = Image.open(file)
        image = image.convert("RGB")
        image = image.resize((image_size, image_size))
        data = np.asarray(image)
       
        #print(image)
        #print(data)
        if i < num_testdata:
            X_test.append(data)
            y_test.append(index)
        else:

            # angleに代入される値
            # -20
            # -15
            # -10
            #  -5
            # 0
            # 5
            # 10
            # 15
            # 画像を5度ずつ回転
            for angle in range(-20, 20, 5):

                img_r = image.rotate(angle)
                data = np.asarray(img_r)
                X_train.append(data)
                y_train.append(index)
                # FLIP_LEFT_RIGHT　は 左右反転
                img_trains = img_r.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
                data = np.asarray(img_trains)
                X_train.append(data)
                y_train.append(index) # indexを教師ラベルとして割り当てる.0にはgodを指定し、1にはbadを指定

X_train = np.asanyarray(X_train)
X_test  = np.asanyarray(X_test)
y_train = np.asanyarray(y_train)
y_test  = np.asanyarray(y_test)

xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)
np.save('./god_bad.npy', xy)
classes = ["god", "bad"]
num_classes = len(classes)
image_size = 64

試したこと

• datadir = './'を　datadir = './imori'に変更したが結果は同じであった。
• 先ほどの部分をコメントアウトし、23行目からを

for index, classlabel in enumerate(classes):
photos_dir = "./" + classlabel
files = glob.glob(photos_dir + "/*.jpg")

と記述したが同上。

アドバイス頂ければ幸いです。

Comments

[ps_aux_grep]

lsコマンドの結果だけではよくわかりません．
https://dir-tree.netlify.app/
このツールを利用してフォルダ状況を例示，コードブロック内に記述願います．

コードを見たところ，アクセスされる画像は
./god/*.jpeg
./bad/*.jpeg
なのに対して，それに対応しているディレクトリ構造になっていませんね．

[ryo_fk]

コメント頂きありがとうございます。
ディレクトリの構造をを追記いたしました。
ご不便おかけして申し訳ございません。

Answer 1

ファイル名指定をきっちりやれば動くことがわかりました．
次の変更をお願いします．現状classlabelはgodとbadであるのに対して，ファイル名はgod_learnとbad_learnで差異があることによる読み込みが実行されない状態です．

for index, classlabel in enumerate(classes):
-   photos_dir = datadir + classlabel
+   photos_dir = os.path.join(datadir, f"{classlabel}_learn") # ちゃんとファイル名にする
    files = glob.glob(os.path.join(photos_dir, "*.jpeg"))
    for i, file in enumerate(files):

また，ファイルを示す文字列の結合はos.path.joinを利用ください．