Luego de de nuestra prolongada selección de información pudimos solucionar este apuro que tienen ciertos los lectores. Te brindamos la respuesta y nuestro objetivo es serte de mucha apoyo.
Solución:
Obtener una lista de archivos BMP
Para obtener una lista de archivos BMP del directorio BengaliBMPConvertutilizar:
import glob
filelist = glob.glob('BengaliBMPConvert/*.bmp')
Por otro lado, si ya conoce los nombres de los archivos, simplemente póngalos en una secuencia:
filelist = 'file1.bmp', 'file2.bmp', 'file3.bmp'
Combinando todas las imágenes en un numpy array
Para combinar todas las imágenes en una array:
x = np.array([np.array(Image.open(fname)) for fname in filelist])
Decapado un numpy array
Para guardar un numpy array para archivar usando pickle:
import pickle
pickle.dump( x, filehandle, protocol=2 )
donde x es el numpy array ser salvo, filehandle es el identificador del archivo pickle, como open('filename.p', 'wb')y protocol=2 le dice a pickle que use su formato actual en lugar de algún formato antiguo desactualizado.
Alternativamente, las matrices numpy se pueden decapar utilizando métodos proporcionados por numpy (sombrero: tegan). para volcar array x en archivo file.npyutilizar:
x.dump('file.npy')
Cargar array x volver desde el archivo:
x = np.load('file.npy')
Para obtener más información, consulte los documentos numpy para volcar y cargar.
Utilice la función imread() de OpenCV junto con os.listdir(), como
import numpy as np
import cv2
import os
instances = []
# Load in the images
for filepath in os.listdir('images/'):
instances.append(cv2.imread('images/0'.format(filepath),0))
print(type(instances[0]))
clase ‘numpy.ndarray’
Esto te devuelve una lista (==instances) en el que se almacenan todos los valores de escala de grises de las imágenes. Para imágenes en color simplemente configure .format(filepath),1.
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