将图片制作数据拒

import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
import os

def load_sample(sample_dir):
    print('loading sample  dataset..')
    train_data = []
    labels = []
    #root所指的是当前正在遍历的这个文件夹的本身的地址
    #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)
    #file同样是 list , 内容是该文件夹中所有的文件(不包括子目录)
    for (root, dirs, files) in os.walk(sample_dir):#递归遍历文件夹

        for filename in files:                            #遍历所有文件名
            filename_path = root+'/'+ filename
            # img=Image.open(filename_path)
            # img = np.array(img.convert('L'))
            img=cv2.imread(filename_path,0)
            img=np.array(img)
            img=img/225
            train_data.append(img)               #添加文件名
            labels.append(root.split('\')[-1])  # 添加文件名对应的标签
    x = np.array(train_data)  # 变为np.array格式
    y= np.array(labels)  # 变为np.array格式
    y = y.astype(np.int64)  # 变为64位整型
    return x,y
path='F:\tf\11\'
path_save='F:/tf/mat.npy'
image,label=load_sample(path)
x_train_save = np.reshape(image, (len(image), -1))
np.save(path_save, x_train_save)