ここでは，読み込んだ100枚の画像データを80％の学習データと20％テストデータに分割します．
リスト png_files に格納された全画像データをシャッフルして，80%の学習用画像と20%のテスト用画像に分割します．
学習用画像とテスト用画像に分割 (03-data.py)
import glob
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import random, math
# png 画像データが保存されているディレクトリの指定
search_path = os.path.sep.join(['png', '*.png'])
# ファイルを検索
files = glob.glob(search_path)
# 全画像データを格納するためのリストを準備する
png_files = []
for file in files:
img = Image.open(file)
img = img.convert("P") # 白黒データに変換
data = np.asarray(img) # numpy 配列に変換
cat = file[4]
data = data.flatten() # numpy 配列を一次元化
png_files.append([cat, data]) # リストに追加
# シャッフルして，8割を学習用画像に，2割をテスト用画像にする
random.shuffle(png_files)
threshold = math.floor(len(png_files) * 0.8)
train_data = png_files[0:threshold]
test_data = png_files[threshold:]
print("number of training data : ", len(train_data))
print("number of test data : ", len(test_data))
# print(train_data[0])
# print(test_data[0])
number of training data : 80 number of test data : 20
次に，分割した学習用画像とテスト用画像のデータをそれぞれファイルに書き出す．
学習用画像とテスト用画像に分割してファイルに書き出す (03-data.py)
import glob
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import random, math
# png 画像データが保存されているディレクトリの指定
search_path = os.path.sep.join(['png', '*.png'])
# ファイルを検索
files = glob.glob(search_path)
# 全画像データを格納するためのリストを準備する
png_files = []
for file in files:
img = Image.open(file)
img = img.convert("P") # 白黒データに変換
data = np.asarray(img) # numpy 配列に変換
cat = file[4]
data = data.flatten() # numpy 配列を一次元化
png_files.append([cat, data]) # リストに追加
# シャッフルして，8割を学習用画像に，2割をテスト用画像にする
random.shuffle(png_files)
threshold = math.floor(len(png_files) * 0.8)
train_data = png_files[0:threshold]
test_data = png_files[threshold:]
print("number of training data : ", len(train_data))
print("number of test data : ", len(test_data))
# 学習用画像
X_train = []
Y_train = []
for train in train_data:
X_train.append(np.asarray(train[1]))
Y_train.append(np.asarray(train[0]))
# テスト用画像
X_test = []
Y_test = []
for test in test_data:
X_test.append(np.asarray(test[1]))
Y_test.append(np.asarray(test[0]))
# ファイルに書き出す
np.save('train_X_data.npy', X_train)
np.save('train_Y_data.npy', Y_train)
np.save('test_X_data.npy', X_test)
np.save('test_Y_data.npy', Y_test)
print('ファイルに書き出しました')
number of training data : 80 number of test data : 20 ファイルに書き出しました