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# Trainings- und Testdaten einlesen!
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basePath = "../"
trainingFiles = ["Trainingsdaten.pat"]
testFiles = ["Handschriften-Sommersemester-2015.pat"]
#testFiles = ["TestWindowsSchrift.pat"]
testDataCount = 260
images_and_labels = loadAllTrainingData(trainingFiles, basePath)
images = parseImagesFromData(images_and_labels)
targets = parseTargetsFromData(images_and_labels)
test_images_and_labels = loadAllTrainingData(testFiles, basePath)
test_images = parseImagesFromData(test_images_and_labels)
test_targets = parseTargetsFromData(test_images_and_labels)
X = np.array(reduceDimensionByOne(images[:testDataCount]))
y = np.array(targets[:testDataCount])
testData = []
for i in range(len(test_images)):
testData.append(flattenFieldToArray(test_images[i]))
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# Trainings- und Testdaten einlesen!
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#trainingFiles = ["Trainingsdaten.pat"]
trainingFiles = ["Trainingsdaten.pat", "Handschriften-Sommersemester-2015_01.pat", "Handschriften-Sommersemester-2015_02.pat", "TestHandschriften.pat"]
#testFiles = ["Handschriften-Sommersemester-2015_02.pat"]
testFiles = ["TestWindowsSchrift.pat"]
images_and_labels = loadAllTrainingData(trainingFiles, "/home/maurice/Uni/Master/Learning_Softcomputing/src/")
images = parseImagesFromData(images_and_labels)
targets = parseTargetsFromData(images_and_labels)
test_images_and_labels = loadAllTrainingData(testFiles, "/home/maurice/Uni/Master/Learning_Softcomputing/src/")
test_images = parseImagesFromData(test_images_and_labels)
test_targets = parseTargetsFromData(test_images_and_labels)
X = np.array(reduceDimensionByOne(images[:260]))
y = np.array(targets[:260])
testData = []
for i in range(len(test_images)):
testData.append(flattenFieldToArray(test_images[i]))
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