ValueError：'i'不在列表中：CRNN

如何解决ValueError：'i'不在列表中：CRNN

我正在尝试编写一个crnn模型，该模型从图像中读取文本。

这是我用于训练的文件路径：

train_file_path = 'C:\\Users\\Saim\\Documents\\Indian Number Plate'
tiger_train = TextImageGenerator(train_file_path,img_w,img_h,batch_size,downsample_factor)
tiger_train.build_data()

这是图像生成器代码：

import cv2
import os,random
import numpy as np
from parameter import letters

# # Input data generator
def labels_to_text(labels):     # letters의 index -> text (string)
    return ''.join(list(map(lambda x: letters[int(x)],labels)))

def text_to_labels(text):      # text를 letters 배열에서의 인덱스 값으로 변환
    return list(map(lambda x: letters.index(x),text))


class TextImageGenerator:
    def __init__(self,img_dirpath,downsample_factor,max_text_len=9):
        self.img_h = img_h
        self.img_w = img_w
        self.batch_size = batch_size
        self.max_text_len = max_text_len
        self.downsample_factor = downsample_factor
        self.img_dirpath = img_dirpath                  # image dir path
        self.img_dir = os.listdir(self.img_dirpath)     # images list
        self.n = len(self.img_dir)                      # number of images
        self.indexes = list(range(self.n))
        self.cur_index = 0
        self.imgs = np.zeros((self.n,self.img_h,self.img_w))
        self.texts = []

    ## samples의 이미지 목록들을 opencv로 읽어 저장하기,texts에는 label 저장

    def build_data(self):

        print(self.n," Image Loading start...")
        for i,img_file in enumerate(self.img_dir):
            try :
              img = cv2.imread(self.img_dirpath + img_file,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
              img = cv2.resize(img,(self.img_w,self.img_h))
              img = img.astype(np.float32)
              img = (img / 255.0) * 2.0 - 1.0
            except Exception as e :
                print(str(e))

            self.imgs[i,:,:] = img
            self.texts.append(img_file[0:-4])
        print(len(self.texts) == self.n)
        print(self.n," Image Loading finish...")


    def next_sample(self):      ## index max -> 0 으로 만들기
        self.cur_index += 1
        if self.cur_index >= self.n:
            self.cur_index = 0
            random.shuffle(self.indexes)
        return self.imgs[self.indexes[self.cur_index]],self.texts[self.indexes[self.cur_index]]

    def next_batch(self):       ## batch size만큼 가져오기
        while True:
            X_data = np.ones([self.batch_size,self.img_w,1])     # (bs,128,64,1)
            Y_data = np.ones([self.batch_size,self.max_text_len])             # (bs,9)
            input_length = np.ones((self.batch_size,1)) * (self.img_w // self.downsample_factor - 2)  # (bs,1)
            label_length = np.zeros((self.batch_size,1))           # (bs,1)

            for i in range(self.batch_size):
                img,text = self.next_sample()
                img = img.T
                img = np.expand_dims(img,-1)
                X_data[i] = img
                Y_data[i] = text_to_labels(text)
                label_length[i] = len(text)

            # dict 형태로 복사
            inputs = {
                'the_input': X_data,# (bs,1)
                'the_labels': Y_data,8)
                'input_length': input_length,1) -> 모든 원소 value = 30
                'label_length': label_length  # (bs,1) -> 모든 원소 value = 8
            }
            outputs = {'ctc': np.zeros([self.batch_size])}   # (bs,1) -> 모든 원소 0
            yield (inputs,outputs)

我已经有大约10,500张训练图像，所以我真的不需要使用此生成器。说实话，我也不太清楚其目的。

这是我遇到的错误：返回列表（map（lambda x：letters.index（x），文本）） ValueError：“ i”不在列表中

如果可能的话，我想绕过整个图像生成器，直接使用上面已经提到的图像。

https://github.com/vishnoi-29/CRNN-Keras

这是我尝试重新创建的github链接。

花了整整一天的时间使它正常工作！请帮忙：）