将图片制作数据拒

 1 import tensorflow as tf
 2 from PIL import Image
 3 import numpy as np
 4 import cv2
 5 import os
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 7 def load_sample(sample_dir):
 8     print(‘loading sample  dataset..‘)
 9     train_data = []
10     labels = []
11     #root所指的是当前正在遍历的这个文件夹的本身的地址
12     #dirs 是一个 list ，内容是该文件夹中所有的目录的名字(不包括子目录)
13     #file同样是 list , 内容是该文件夹中所有的文件(不包括子目录)
14     for (root, dirs, files) in os.walk(sample_dir):#递归遍历文件夹
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16         for filename in files:                            #遍历所有文件名
17             filename_path = root+‘/‘+ filename
18             # img=Image.open(filename_path)
19             # img = np.array(img.convert(‘L‘))
20             img=cv2.imread(filename_path,0)
21             img=np.array(img)
22             img=img/225
23             train_data.append(img)               #添加文件名
24             labels.append(root.split(‘\\‘)[-1])  # 添加文件名对应的标签
25     x = np.array(train_data)  # 变为np.array格式
26     y= np.array(labels)  # 变为np.array格式
27     y = y.astype(np.int64)  # 变为64位整型
28     return x,y
29 path=‘F:\\tf\\11\\‘
30 path_save=‘F:/tf/mat.npy‘
31 image,label=load_sample(path)
32 x_train_save = np.reshape(image, (len(image), -1))
33 np.save(path_save, x_train_save)