import cv2

import os

import glob

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn import datasets, metrics

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

import joblib

이미지 학습 크기와 경로 지정하기

image_size = (64,32)

path = os.path.dirname(os.path.abspath('file'))

path_fish = path + '/fish'

path_nofish = path + '/nofish'

x = [] # 이미지 데이터 images

y = [] # 레이블 데이터 labes

이미지 데이터를 읽어 들이고 배열에 넣기 --- (*1)

def read_dir(path, label):

files = glob.glob(path + "/*.jpg")
for f in files:
    img = cv2.imread(f)
    img = cv2.resize(img, image_size) #이미지 크기 통일
    img_data = img.reshape(-1) # 1차원으로 전개하기
    x.append(img_data)
    y.append(label)

이미지 데이터 읽어 들이기

read_dir(path_nofish, 0)

read_dir(path_fish, 1)

데이터를 학습 전용과 테스트 전용으로 분리하기 --- (*2)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

데이터 학습하기 --- (*3)

clf = RandomForestClassifier()

clf.fit(x_train, y_train)

정답률 확인하기 --- (*4)

y_pred = clf.predict(x_test)

print(accuracy_score(y_test, y_pred))

데이터 저장하기 --- (*5)

joblib.dump(clf, 'fish.pkl')

error Traceback (most recent call last) in 43

 44 # 이미지 데이터 읽어 들이기

---> 45 read_dir(path_nofish, 0)

 46 read_dir(path_fish, 1)

 47 

in read_dir(path, label)

 36     for f in files:

 37         img = cv2.imread(f)

---> 38 img = cv2.resize(img, image_size) #이미지 크기 통일

 39         img_data = img.reshape(-1) # 1차원으로 전개하기

 40         x.append(img_data)

error: OpenCV(4.5.5) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4052: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'