{"cells":[{"metadata":{"_uuid":"8f2839f25d086af736a60e9eeb907d3b93b6e0e5","_cell_guid":"b1076dfc-b9ad-4769-8c92-a6c4dae69d19","trusted":true},"cell_type":"code","source":"# This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed\n# It is defined by the kaggle/python docker image: https://github.com/kaggle/docker-python\n# For example, here's several helpful packages to load in \n\nimport numpy as np # linear algebra\nimport pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)\nimport matplotlib.pyplot as plt\n# Input data files are available in the \"../input/\" directory.\n# For example, running this (by clicking run or pressing Shift+Enter) will list the files in the input directory\n\nimport os\nprint(os.listdir(\"../input\"))\n\n# Any results you write to the current directory are saved as output.","execution_count":1,"outputs":[{"output_type":"stream","text":"['test1', 'sampleSubmission.csv', 'train']\n","name":"stdout"}]},{"metadata":{"trusted":true},"cell_type":"code","source":"TRAIN_DIR = '../input/train/train'\nTEST_DIR = '../input/test1/test1'\n","execution_count":2,"outputs":[]},{"metadata":{"trusted":true},"cell_type":"code","source":"os.listdir(TEST_DIR)","execution_count":3,"outputs":[{"output_type":"execute_result","execution_count":3,"data":{"text/plain":"['7609.jpg',\n '11837.jpg',\n '12421.jpg',\n '9155.jpg',\n '7654.jpg',\n '1838.jpg',\n '5139.jpg',\n '8238.jpg',\n '11895.jpg',\n '4776.jpg',\n '9817.jpg',\n '3515.jpg',\n '10446.jpg',\n '11785.jpg',\n '4033.jpg',\n '6029.jpg',\n '9898.jpg',\n '3892.jpg',\n '6812.jpg',\n '4317.jpg',\n '7519.jpg',\n '10037.jpg',\n '7537.jpg',\n '756.jpg',\n '12490.jpg',\n '10328.jpg',\n '8226.jpg',\n '6062.jpg',\n '4416.jpg',\n '9807.jpg',\n '7943.jpg',\n '4316.jpg',\n '9345.jpg',\n '9828.jpg',\n '7327.jpg',\n '4490.jpg',\n '495.jpg',\n '3161.jpg',\n '1439.jpg',\n '4474.jpg',\n '10093.jpg',\n '7533.jpg',\n '3489.jpg',\n '6154.jpg',\n '6235.jpg',\n '4966.jpg',\n '6261.jpg',\n '11126.jpg',\n '567.jpg',\n '4306.jpg',\n '2390.jpg',\n '11899.jpg',\n '4577.jpg',\n '3581.jpg',\n '4457.jpg',\n '5992.jpg',\n '6283.jpg',\n '3286.jpg',\n '1005.jpg',\n '1095.jpg',\n '3896.jpg',\n '6500.jpg',\n '9264.jpg',\n '11886.jpg',\n '8453.jpg',\n '8391.jpg',\n '6004.jpg',\n '9340.jpg',\n '9550.jpg',\n '4768.jpg',\n '9717.jpg',\n '8848.jpg',\n '1284.jpg',\n '4252.jpg',\n '9027.jpg',\n '3530.jpg',\n '9086.jpg',\n '9304.jpg',\n '10148.jpg',\n '3760.jpg',\n '3648.jpg',\n '7400.jpg',\n '1808.jpg',\n '7632.jpg',\n '6182.jpg',\n '3819.jpg',\n '4013.jpg',\n '3773.jpg',\n '8841.jpg',\n '12167.jpg',\n '9073.jpg',\n '2312.jpg',\n '3107.jpg',\n '9833.jpg',\n '9691.jpg',\n '2457.jpg',\n '3690.jpg',\n '12346.jpg',\n '10561.jpg',\n '1083.jpg',\n '9104.jpg',\n '459.jpg',\n '4576.jpg',\n '5725.jpg',\n '2842.jpg',\n '171.jpg',\n '5948.jpg',\n '5424.jpg',\n '1386.jpg',\n '10365.jpg',\n '10498.jpg',\n '2280.jpg',\n '8829.jpg',\n '4180.jpg',\n '8090.jpg',\n '8765.jpg',\n '6438.jpg',\n '12052.jpg',\n '5618.jpg',\n '8357.jpg',\n '10397.jpg',\n '2176.jpg',\n '6391.jpg',\n '3692.jpg',\n '6502.jpg',\n '10694.jpg',\n '4341.jpg',\n '1295.jpg',\n '3542.jpg',\n '6647.jpg',\n '6180.jpg',\n '3625.jpg',\n '10895.jpg',\n '6265.jpg',\n '1344.jpg',\n '10609.jpg',\n '5917.jpg',\n '5734.jpg',\n '10083.jpg',\n '11498.jpg',\n '4932.jpg',\n '3927.jpg',\n '7982.jpg',\n '10369.jpg',\n '1091.jpg',\n '2959.jpg',\n '5371.jpg',\n '5055.jpg',\n '5521.jpg',\n '6161.jpg',\n '2228.jpg',\n '2431.jpg',\n '9009.jpg',\n '5161.jpg',\n '11604.jpg',\n '11451.jpg',\n '10488.jpg',\n '763.jpg',\n '8313.jpg',\n '10198.jpg',\n '8320.jpg',\n '249.jpg',\n '1470.jpg',\n '8955.jpg',\n '3385.jpg',\n '1892.jpg',\n '7497.jpg',\n '1322.jpg',\n '475.jpg',\n '10575.jpg',\n '3561.jpg',\n '7279.jpg',\n '10960.jpg',\n '9675.jpg',\n '1699.jpg',\n '5482.jpg',\n '8168.jpg',\n '4325.jpg',\n '9407.jpg',\n '4751.jpg',\n '10611.jpg',\n '11458.jpg',\n '5512.jpg',\n '10017.jpg',\n '4949.jpg',\n '12383.jpg',\n '5011.jpg',\n '12281.jpg',\n '10667.jpg',\n '82.jpg',\n '11782.jpg',\n '7341.jpg',\n '6886.jpg',\n '4052.jpg',\n '4815.jpg',\n '11011.jpg',\n '4573.jpg',\n '6564.jpg',\n '4937.jpg',\n '2454.jpg',\n '10067.jpg',\n '442.jpg',\n '328.jpg',\n '10231.jpg',\n '952.jpg',\n '6953.jpg',\n '3682.jpg',\n '2630.jpg',\n '5183.jpg',\n '840.jpg',\n '1130.jpg',\n '7214.jpg',\n '7639.jpg',\n '4140.jpg',\n '5913.jpg',\n '12461.jpg',\n '11857.jpg',\n '11053.jpg',\n '9207.jpg',\n '10347.jpg',\n '332.jpg',\n '4030.jpg',\n '1211.jpg',\n '5437.jpg',\n '7774.jpg',\n '10142.jpg',\n '5287.jpg',\n '991.jpg',\n '163.jpg',\n '4623.jpg',\n '10128.jpg',\n '879.jpg',\n '3416.jpg',\n '2084.jpg',\n '1072.jpg',\n '3848.jpg',\n '12396.jpg',\n '390.jpg',\n '1868.jpg',\n '1991.jpg',\n '6884.jpg',\n '4035.jpg',\n '7990.jpg',\n '3293.jpg',\n '5097.jpg',\n '5208.jpg',\n '903.jpg',\n '7410.jpg',\n '2915.jpg',\n '7314.jpg',\n '7260.jpg',\n '6163.jpg',\n '7666.jpg',\n '4828.jpg',\n '1505.jpg',\n '9079.jpg',\n '6825.jpg',\n '4731.jpg',\n '8288.jpg',\n '9124.jpg',\n '1393.jpg',\n '9240.jpg',\n '10110.jpg',\n '3324.jpg',\n '376.jpg',\n '3597.jpg',\n '8350.jpg',\n '7226.jpg',\n '2092.jpg',\n '5583.jpg',\n '12022.jpg',\n '2737.jpg',\n '6988.jpg',\n '8994.jpg',\n '16.jpg',\n '1482.jpg',\n '1839.jpg',\n '5322.jpg',\n '3389.jpg',\n '10938.jpg',\n '5672.jpg',\n '9887.jpg',\n '5546.jpg',\n '6396.jpg',\n '11684.jpg',\n '12376.jpg',\n '573.jpg',\n '4314.jpg',\n '10543.jpg',\n '1567.jpg',\n '3602.jpg',\n '11672.jpg',\n '1880.jpg',\n '9165.jpg',\n '3336.jpg',\n '3208.jpg',\n '3992.jpg',\n '2393.jpg',\n '10995.jpg',\n '4354.jpg',\n '3571.jpg',\n '4363.jpg',\n '9395.jpg',\n '4785.jpg',\n '2116.jpg',\n '9580.jpg',\n '6231.jpg',\n '2877.jpg',\n '12344.jpg',\n '10190.jpg',\n '2831.jpg',\n '6342.jpg',\n '10444.jpg',\n '1563.jpg',\n '10035.jpg',\n '5684.jpg',\n '7854.jpg',\n '8229.jpg',\n '8739.jpg',\n '11641.jpg',\n '3787.jpg',\n '9829.jpg',\n '3257.jpg',\n '2568.jpg',\n '6482.jpg',\n '11294.jpg',\n '8172.jpg',\n '11254.jpg',\n '2649.jpg',\n '5809.jpg',\n '10238.jpg',\n '6791.jpg',\n '10926.jpg',\n '2365.jpg',\n '7768.jpg',\n '3231.jpg',\n '6998.jpg',\n '4794.jpg',\n '11931.jpg',\n '8335.jpg',\n '489.jpg',\n '4884.jpg',\n '11735.jpg',\n '9895.jpg',\n '405.jpg',\n '8004.jpg',\n '4296.jpg',\n '5499.jpg',\n '11591.jpg',\n '12086.jpg',\n '6719.jpg',\n '599.jpg',\n '3674.jpg',\n '4080.jpg',\n '3713.jpg',\n '7985.jpg',\n '2733.jpg',\n '12118.jpg',\n '5171.jpg',\n '4798.jpg',\n '1249.jpg',\n '5280.jpg',\n '9277.jpg',\n '1954.jpg',\n '2885.jpg',\n '2957.jpg',\n '2444.jpg',\n '8295.jpg',\n '10230.jpg',\n '6230.jpg',\n '12130.jpg',\n '12466.jpg',\n '9342.jpg',\n '6394.jpg',\n '11481.jpg',\n '9942.jpg',\n '4480.jpg',\n '11688.jpg',\n '8956.jpg',\n '6606.jpg',\n '5695.jpg',\n '4780.jpg',\n '12232.jpg',\n '83.jpg',\n '4998.jpg',\n '89.jpg',\n '4786.jpg',\n '6229.jpg',\n '11648.jpg',\n '8314.jpg',\n '7933.jpg',\n '12009.jpg',\n '873.jpg',\n '7803.jpg',\n '4445.jpg',\n '2207.jpg',\n '240.jpg',\n '3694.jpg',\n '5830.jpg',\n '8802.jpg',\n '5338.jpg',\n '9311.jpg',\n '7996.jpg',\n '11654.jpg',\n '10987.jpg',\n '7413.jpg',\n '7809.jpg',\n '7.jpg',\n '7880.jpg',\n '173.jpg',\n '12185.jpg',\n '12450.jpg',\n '676.jpg',\n '10556.jpg',\n '10853.jpg',\n '9479.jpg',\n '4897.jpg',\n '4100.jpg',\n '12171.jpg',\n '545.jpg',\n '9658.jpg',\n '5325.jpg',\n '345.jpg',\n '10900.jpg',\n '7277.jpg',\n '9384.jpg',\n '1980.jpg',\n '10637.jpg',\n '9266.jpg',\n '5116.jpg',\n '4034.jpg',\n '4664.jpg',\n '3068.jpg',\n '1597.jpg',\n '978.jpg',\n '837.jpg',\n '1731.jpg',\n '4447.jpg',\n '9105.jpg',\n '363.jpg',\n '2271.jpg',\n '1798.jpg',\n '9435.jpg',\n '1189.jpg',\n '11381.jpg',\n '3228.jpg',\n '6794.jpg',\n '4270.jpg',\n '1207.jpg',\n '2033.jpg',\n '10864.jpg',\n '9670.jpg',\n '7034.jpg',\n '454.jpg',\n '586.jpg',\n '4375.jpg',\n '605.jpg',\n '2742.jpg',\n '11297.jpg',\n '8465.jpg',\n '9931.jpg',\n '4690.jpg',\n '11418.jpg',\n '4327.jpg',\n '12126.jpg',\n '1294.jpg',\n '8781.jpg',\n '283.jpg',\n '2076.jpg',\n '6563.jpg',\n '3791.jpg',\n '1434.jpg',\n '4856.jpg',\n '7229.jpg',\n '7931.jpg',\n '6571.jpg',\n '12174.jpg',\n '2063.jpg',\n '5214.jpg',\n '8069.jpg',\n '1933.jpg',\n '10546.jpg',\n '10225.jpg',\n '12307.jpg',\n '12214.jpg',\n '2684.jpg',\n '69.jpg',\n '7500.jpg',\n '684.jpg',\n '10287.jpg',\n '10300.jpg',\n '8253.jpg',\n '6855.jpg',\n '6510.jpg',\n '3854.jpg',\n '10903.jpg',\n '6895.jpg',\n '1917.jpg',\n '12094.jpg',\n '12401.jpg',\n '6519.jpg',\n '7552.jpg',\n '11438.jpg',\n '5927.jpg',\n '6028.jpg',\n '9921.jpg',\n '11512.jpg',\n '10237.jpg',\n '8984.jpg',\n '143.jpg',\n '12224.jpg',\n '6872.jpg',\n '2966.jpg',\n '551.jpg',\n '10079.jpg',\n '2223.jpg',\n '8170.jpg',\n '383.jpg',\n '2811.jpg',\n '6130.jpg',\n '4048.jpg',\n '10529.jpg',\n '11054.jpg',\n '2155.jpg',\n '10918.jpg',\n '6393.jpg',\n '9490.jpg',\n '6447.jpg',\n '2037.jpg',\n '8303.jpg',\n '12058.jpg',\n '11026.jpg',\n '10463.jpg',\n '6222.jpg',\n '6019.jpg',\n '5197.jpg',\n '12462.jpg',\n '10948.jpg',\n '10492.jpg',\n '9586.jpg',\n '6410.jpg',\n '9882.jpg',\n '11358.jpg',\n '4378.jpg',\n '387.jpg',\n '5806.jpg',\n '10917.jpg',\n '10891.jpg',\n '2695.jpg',\n '8733.jpg',\n '2709.jpg',\n '5316.jpg',\n '631.jpg',\n '6048.jpg',\n '4551.jpg',\n '3683.jpg',\n '9078.jpg',\n '8478.jpg',\n '7029.jpg',\n '601.jpg',\n '6033.jpg',\n '7754.jpg',\n '6817.jpg',\n '11618.jpg',\n '935.jpg',\n '3956.jpg',\n '9773.jpg',\n '3437.jpg',\n '11545.jpg',\n '981.jpg',\n '4092.jpg',\n '306.jpg',\n '9219.jpg',\n '4485.jpg',\n '6287.jpg',\n '9608.jpg',\n '6404.jpg',\n '43.jpg',\n '1381.jpg',\n '11114.jpg',\n '4227.jpg',\n '8000.jpg',\n '11548.jpg',\n '5821.jpg',\n '3771.jpg',\n '6251.jpg',\n '1693.jpg',\n '3889.jpg',\n '3319.jpg',\n '10502.jpg',\n '734.jpg',\n '1305.jpg',\n '10673.jpg',\n '7988.jpg',\n '5893.jpg',\n '865.jpg',\n '12354.jpg',\n '10877.jpg',\n '3399.jpg',\n '4671.jpg',\n '6071.jpg',\n '10436.jpg',\n '6930.jpg',\n '5397.jpg',\n '2849.jpg',\n '5629.jpg',\n '12076.jpg',\n '3869.jpg',\n '6472.jpg',\n '6289.jpg',\n '4958.jpg',\n '10374.jpg',\n '10299.jpg',\n '7005.jpg',\n '1773.jpg',\n '3930.jpg',\n '9167.jpg',\n '6809.jpg',\n '7507.jpg',\n '10545.jpg',\n '8225.jpg',\n '5797.jpg',\n '10685.jpg',\n '2281.jpg',\n '10258.jpg',\n '1710.jpg',\n '11375.jpg',\n '5233.jpg',\n '5727.jpg',\n '10641.jpg',\n '6323.jpg',\n '8935.jpg',\n '3836.jpg',\n '4914.jpg',\n '2980.jpg',\n '1875.jpg',\n '1332.jpg',\n '4821.jpg',\n '9873.jpg',\n '7173.jpg',\n '9918.jpg',\n '8888.jpg',\n '2904.jpg',\n '2329.jpg',\n '8144.jpg',\n '2053.jpg',\n '10962.jpg',\n '8677.jpg',\n '7824.jpg',\n '9594.jpg',\n '6014.jpg',\n '11995.jpg',\n '2318.jpg',\n '2965.jpg',\n '3767.jpg',\n '9173.jpg',\n '11751.jpg',\n '429.jpg',\n '10351.jpg',\n '4289.jpg',\n '6200.jpg',\n '1308.jpg',\n '10564.jpg',\n '6535.jpg',\n '1768.jpg',\n '10426.jpg',\n '6758.jpg',\n '7780.jpg',\n '2035.jpg',\n '7472.jpg',\n '12137.jpg',\n '11239.jpg',\n '3714.jpg',\n '4836.jpg',\n '5206.jpg',\n '5865.jpg',\n '10567.jpg',\n '11471.jpg',\n '11748.jpg',\n '5943.jpg',\n '11245.jpg',\n '2417.jpg',\n '2993.jpg',\n '6169.jpg',\n '4530.jpg',\n '4978.jpg',\n '3535.jpg',\n '3452.jpg',\n '6518.jpg',\n '10421.jpg',\n '2496.jpg',\n '5200.jpg',\n '2795.jpg',\n '10352.jpg',\n '9017.jpg',\n '1186.jpg',\n '6175.jpg',\n '9461.jpg',\n '5349.jpg',\n '11717.jpg',\n '10255.jpg',\n '11535.jpg',\n '5277.jpg',\n '3088.jpg',\n '3750.jpg',\n '3605.jpg',\n '3486.jpg',\n '3549.jpg',\n '5282.jpg',\n '1870.jpg',\n '5429.jpg',\n '8428.jpg',\n '7139.jpg',\n '5793.jpg',\n '4207.jpg',\n '8573.jpg',\n '11938.jpg',\n '123.jpg',\n '6149.jpg',\n '1468.jpg',\n '6270.jpg',\n '4085.jpg',\n '4738.jpg',\n '10691.jpg',\n '3172.jpg',\n '6681.jpg',\n '12046.jpg',\n '11499.jpg',\n '9235.jpg',\n '4944.jpg',\n '7047.jpg',\n '9008.jpg',\n '7467.jpg',\n '6418.jpg',\n '8196.jpg',\n '7825.jpg',\n '371.jpg',\n '861.jpg',\n '7247.jpg',\n '10898.jpg',\n '9406.jpg',\n '3660.jpg',\n '11821.jpg',\n '10411.jpg',\n '4093.jpg',\n '6990.jpg',\n '749.jpg',\n '11075.jpg',\n '516.jpg',\n '3119.jpg',\n '8777.jpg',\n '1590.jpg',\n '4560.jpg',\n '5845.jpg',\n '1179.jpg',\n '4471.jpg',\n '7158.jpg',\n '4926.jpg',\n '7679.jpg',\n '8587.jpg',\n '211.jpg',\n '958.jpg',\n '11805.jpg',\n '821.jpg',\n '6329.jpg',\n '10183.jpg',\n '4563.jpg',\n '7464.jpg',\n '11167.jpg',\n '2794.jpg',\n '231.jpg',\n '3092.jpg',\n '6877.jpg',\n '12085.jpg',\n '561.jpg',\n '7697.jpg',\n '7606.jpg',\n '11252.jpg',\n '8814.jpg',\n '11492.jpg',\n '7386.jpg',\n '7175.jpg',\n '8149.jpg',\n '8383.jpg',\n '10341.jpg',\n '11830.jpg',\n '1140.jpg',\n '2061.jpg',\n '3689.jpg',\n '5752.jpg',\n '3847.jpg',\n '11719.jpg',\n '8241.jpg',\n '10599.jpg',\n '9293.jpg',\n '10908.jpg',\n '11068.jpg',\n '4054.jpg',\n '1494.jpg',\n '9732.jpg',\n '8683.jpg',\n '6401.jpg',\n '3157.jpg',\n '11403.jpg',\n '1745.jpg',\n '5449.jpg',\n '3152.jpg',\n '2279.jpg',\n '6290.jpg',\n '5308.jpg',\n '6776.jpg',\n '3864.jpg',\n '11048.jpg',\n '2618.jpg',\n '11352.jpg',\n '4564.jpg',\n '8822.jpg',\n '4460.jpg',\n '1613.jpg',\n '788.jpg',\n '1081.jpg',\n '8979.jpg',\n '2548.jpg',\n '8596.jpg',\n '8878.jpg',\n '7416.jpg',\n '356.jpg',\n '6376.jpg',\n '7032.jpg',\n '6828.jpg',\n '5035.jpg',\n '7898.jpg',\n '8602.jpg',\n '1342.jpg',\n '7833.jpg',\n '5765.jpg',\n '10212.jpg',\n '4582.jpg',\n '11105.jpg',\n '2032.jpg',\n '5707.jpg',\n '8152.jpg',\n '6969.jpg',\n '304.jpg',\n '643.jpg',\n '4640.jpg',\n '9130.jpg',\n '627.jpg',\n '663.jpg',\n '5553.jpg',\n '11625.jpg',\n '11365.jpg',\n '1863.jpg',\n '1348.jpg',\n '5907.jpg',\n '11589.jpg',\n '4367.jpg',\n '10031.jpg',\n '10621.jpg',\n '10220.jpg',\n '215.jpg',\n '7286.jpg',\n '531.jpg',\n '5675.jpg',\n '7844.jpg',\n '769.jpg',\n '2247.jpg',\n '1551.jpg',\n '7459.jpg',\n '7353.jpg',\n '1062.jpg',\n '6367.jpg',\n '3232.jpg',\n '11164.jpg',\n '5478.jpg',\n '2535.jpg',\n '10945.jpg',\n '11593.jpg',\n '3677.jpg',\n '10386.jpg',\n '12380.jpg',\n '2345.jpg',\n '9955.jpg',\n '3911.jpg',\n '11732.jpg',\n '10783.jpg',\n '1805.jpg',\n '9032.jpg',\n '2089.jpg',\n '6916.jpg',\n '4602.jpg',\n '660.jpg',\n '8377.jpg',\n '3185.jpg',\n '8899.jpg',\n '5202.jpg',\n '1585.jpg',\n '5091.jpg',\n '10360.jpg',\n '1367.jpg',\n '3795.jpg',\n '11663.jpg',\n '11106.jpg',\n '7837.jpg',\n '7509.jpg',\n '8673.jpg',\n '7194.jpg',\n '6631.jpg',\n '1842.jpg',\n '8981.jpg',\n '3456.jpg',\n '1653.jpg',\n '5140.jpg',\n '6252.jpg',\n '5949.jpg',\n '5053.jpg',\n '9347.jpg',\n '2892.jpg',\n '1729.jpg',\n '12350.jpg',\n '11331.jpg',\n '7100.jpg',\n '1599.jpg',\n '11691.jpg',\n '4399.jpg',\n '2474.jpg',\n '10025.jpg',\n '8501.jpg',\n '3829.jpg',\n '12103.jpg',\n '10677.jpg',\n '7290.jpg',\n '6658.jpg',\n '7515.jpg',\n '4841.jpg',\n '11040.jpg',\n '5850.jpg',\n '12428.jpg',\n '9694.jpg',\n '8516.jpg',\n '6094.jpg',\n '9721.jpg',\n '8047.jpg',\n '3472.jpg',\n '9158.jpg',\n '3759.jpg',\n '4362.jpg',\n '9951.jpg',\n '8154.jpg',\n '4178.jpg',\n '10443.jpg',\n '592.jpg',\n '4209.jpg',\n '7930.jpg',\n '483.jpg',\n '6203.jpg',\n '11019.jpg',\n '6030.jpg',\n '7477.jpg',\n '4863.jpg',\n '2701.jpg',\n '453.jpg',\n '3210.jpg',\n '9120.jpg',\n '7494.jpg',\n '11606.jpg',\n '9392.jpg',\n '5019.jpg',\n '7968.jpg',\n '6657.jpg',\n '5528.jpg',\n '6570.jpg',\n '10804.jpg',\n '1583.jpg',\n '10524.jpg',\n '10423.jpg',\n '9400.jpg',\n '4148.jpg',\n '2216.jpg',\n '9059.jpg',\n '1044.jpg',\n '617.jpg',\n '4214.jpg',\n '6120.jpg',\n '10146.jpg',\n '5578.jpg',\n '6101.jpg',\n '6645.jpg',\n '3077.jpg',\n '8529.jpg',\n '4584.jpg',\n '4714.jpg',\n '187.jpg',\n '1884.jpg',\n '3621.jpg',\n '1913.jpg',\n '5358.jpg',\n '333.jpg',\n '11449.jpg',\n '5491.jpg',\n ...]"},"metadata":{}}]},{"metadata":{"_cell_guid":"79c7e3d0-c299-4dcb-8224-4455121ee9b0","_uuid":"d629ff2d2480ee46fbb7e2d37f6b5fab8052498a","trusted":true},"cell_type":"code","source":"import numpy as np\n# import matplotlib.pyplot as plt\n\nfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier\nfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier\nfrom tqdm import tqdm\nimport cv2\nimport os\nfrom random import shuffle\n\n\n\nHOG = cv2.HOGDescriptor()\nx_train = []\ny_train = []\n\ndef create_label(image_name):\n    word_label = image_name.split('.')[-3]\n    if word_label == 'cat':\n        return 0\n    elif word_label == 'dog':\n        return 1\n\n\ndef create_train_data():\n    x = []\n    y = []\n    i = 0\n    for img in tqdm(os.listdir(TRAIN_DIR)):\n        path = os.path.join(TRAIN_DIR, img)\n        img_data = cv2.imread(path, 0)\n        img_data = cv2.resize(img_data, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_AREA)\n        descriptor = HOG.compute(img_data)\n        # print(len(descriptor))\n        x.append(descriptor)\n        y.append(create_label(img))\n    return np.array(x), np.array(y)\n\n\ndef create_test_data():\n    x = []\n    y = []\n    for img in tqdm(os.listdir(TEST_DIR)):\n        path = os.path.join(TEST_DIR, img)\n        img_data = cv2.imread(path, 0)\n        img_data = cv2.resize(img_data, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_AREA)\n        descriptor = HOG.compute(img_data)\n        x.append(descriptor)\n        y.append(create_label(img))\n    return np.array(x), np.array(y)\n","execution_count":4,"outputs":[]},{"metadata":{"trusted":true},"cell_type":"code","source":"x_train, y_train = create_train_data()\n# x_test, y_test = create_test_data()","execution_count":5,"outputs":[{"output_type":"stream","text":"100%|██████████| 25000/25000 [02:37<00:00, 158.57it/s]\n  0%|          | 0/12500 [00:00<?, ?it/s]\n","name":"stderr"},{"output_type":"error","ename":"IndexError","evalue":"list index out of range","traceback":["\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m","\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)","\u001b[0;32m<ipython-input-5-0754cc6203f8>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      1\u001b[0m \u001b[0mx_train\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_train\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mcreate_train_data\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 2\u001b[0;31m \u001b[0mx_test\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_test\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mcreate_test_data\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m","\u001b[0;32m<ipython-input-4-45adb8419b78>\u001b[0m in \u001b[0;36mcreate_test_data\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m     47\u001b[0m         \u001b[0mdescriptor\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mHOG\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mcompute\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mimg_data\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     48\u001b[0m         \u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mdescriptor\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 49\u001b[0;31m         \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mcreate_label\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mimg\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     50\u001b[0m     \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mnp\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0marray\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mnp\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0marray\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n","\u001b[0;32m<ipython-input-4-45adb8419b78>\u001b[0m in \u001b[0;36mcreate_label\u001b[0;34m(image_name)\u001b[0m\n\u001b[1;32m     16\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     17\u001b[0m \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0mcreate_label\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mimage_name\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 18\u001b[0;31m     \u001b[0mword_label\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mimage_name\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0msplit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'.'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m-\u001b[0m\u001b[0;36m3\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     19\u001b[0m     \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mword_label\u001b[0m \u001b[0;34m==\u001b[0m \u001b[0;34m'cat'\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     20\u001b[0m         \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n","\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: list index out of range"]}]},{"metadata":{"trusted":true},"cell_type":"code","source":"print(x_train[:, :, 0].shape)\nprint(y_train.shape)","execution_count":7,"outputs":[{"output_type":"stream","text":"(25000, 34020)\n(25000,)\n","name":"stdout"}]},{"metadata":{"trusted":true},"cell_type":"code","source":"bdt = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=4),\n                         algorithm=\"SAMME\",\n                         n_estimators=100)\nprint(\"Fit the Model\")\n\ncount = 0\nbdt.fit(x_train[:, :, 0], y_train)","execution_count":null,"outputs":[{"output_type":"stream","text":"Fit the Model\n","name":"stdout"}]},{"metadata":{"trusted":true},"cell_type":"code","source":"\n\nprint(\"Testing \")\npred = bdt.predict(x_test[:, :, 0])\nfor i in range(pred):\n    if pred[i] == y_test[i]:\n        count += 1\n\n\nprint(\"accu : \", count / len(pred))","execution_count":null,"outputs":[]}],"metadata":{"kernelspec":{"display_name":"Python 3","language":"python","name":"python3"},"language_info":{"name":"python","version":"3.6.4","mimetype":"text/x-python","codemirror_mode":{"name":"ipython","version":3},"pygments_lexer":"ipython3","nbconvert_exporter":"python","file_extension":".py"}},"nbformat":4,"nbformat_minor":1}