标签：name img python 灰度 path 80 csv 图片

首先，我们知道要是图片的大小为80*60，生成的数据就会有80*60个，这样要是图片多的话，csv得到数据就是很多，我们可以考虑把图片缩小

我的图片都是放在目录E:\machineStudy\ta-lib\picture下

我们将灰度图片转为csv，一般都是用来做神经网络学习，一般我们都是给不同的情况贴上标签，我这里就是将10中不同的情况贴上0-9的标签，0-9目录下存在不同情况的图片，我们要做的就是将每个目录下的灰度图都转为csv格式数据，一个图片对应一行数据，并且在csv文件中的第一位存放着我们的标签，也就是0-9的数字。这里要注意，我一开始就说了，我们灰度图的图片可能会很大，我的就是80*60，csv得到的数据会很多，打开文件都得花很长时间，所以我们就可以考虑将我们的图片放小。

程序代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
import csv
import os
import cv2
#图片所在的目录
IMG_DIR = r"E:\machineStudy\ta-lib\picture"


def convert_img_to_csv(img_dir):
    #这个是输出文件的位置，自己定义
    with open(r'E:\machineStudy\ta-lib\picture\train_data.csv', 'w',
              newline='') as f:
        column_name = ['label']
        #这里图片的大小为80*60，生成的数据就会有80*60个，csv文件一行是放不下的，所以我们要把图片放小
        column_name.extend('pixel%d' % i for i in range(80 * 60))

        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(column_name)

        for i in range(10):
            img_file_path = os.path.join(img_dir, str(i))
            img_list = os.listdir(img_file_path)
            print(img_file_path)

            for img_name in img_list:
                img_path = os.path.join(img_file_path, img_name)
                img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                #下面两行是将图片放小为原来的1/8，
                x, y = img.shape[0:2]
                img_test1 = cv2.resize(img, (int(y / 8), int(x / 8)))

                image_data = [i]
                image_data.extend(img_test1.flatten())
                # print(image_data)
                writer.writerow(image_data)


if __name__ == "__main__":
    convert_img_to_csv(IMG_DIR)

控制台输出遍历完的文件目录名

查看生成的train_data.csv文件

第一列就是我们不同的标签，其他列就是我们图片的像素，一行就是一个图片的数据

标签：name,img,python,灰度,path,80,csv,图片
来源： https://blog.csdn.net/a18307096730/article/details/122351500

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。