Image en niveaux de gris et enregistrer au format csv

Chose que tu veux faire

Chargez un fichier image RVB et enregistrez-le en niveaux de gris et au format CSV Cela semble être un créneau en demande, donc la couleur de mon propre mémo est forte.

Environnement d'exploitation

google colaboratory

Site source de référence

https://newtechnologylifestyle.net/%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%8B%E3%82%89numpy%E5%BD%A2%E5%BC%8F%E3%81%AB%E5%A4%89%E6%8F%9B%E3%81%99%E3%82%8B%E6%96%B9%E6%B3%95/ Je l'ai utilisé comme référence.

Contenu du code

from PIL import Image
import os, glob
import numpy as np

#Veuillez ajuster ici à votre propre environnement
files = glob.glob(path + "/" + class_names[1] + "/" + "*.png ")
 
img_list = []

image = Image.open(files[0])
# image = image.convert("RGB")
image = image.convert("L")
data = np.asarray(image)     # <class 'numpy.ndarray'> (33, 13, 3)
print(data)
print(type(data))
print(data.shape)
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(data, cmap="gray")
plt.show()

img_list.append(data)            # <class 'list'>  
print(type(img_list))

img_list = np.array(img_list)           # <class 'numpy.ndarray'>  shape(1, 33, 13, 3)
plt.imshow(img_list[0], cmap="gray")
plt.show()

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
save_path = drive_root_dir + "/xxxxxxx/data/" + "train.csv"
df.to_csv(save_path, encoding="")

Après cela, ajoutez le processus d'ajout d'images à img_list. Le troisième 3 dans (33, 13, 3) représentait RVB. J'ai finalement compris.

Code de correction

Je veux en faire les données train.csv de l'image, donc je modifie l'endroit où elles sont ajoutées en ajoutant au type de liste. Ce code a également un caractère fort pour mon propre mémo, donc je laisse également un commentaire pour confirmation.

from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image
import os, glob
import numpy as np

files = glob.glob(path + "/" + class_names[1] + "/" + "*.png ")
 
img_list = []
for i, file in enumerate(files):
    image = Image.open(file)
    image = image.convert("L")
    data = np.asarray(image)     # <class 'numpy.ndarray'> (33, 13, 3)
    # print(data)
    # print(type(data))
    # print(data.shape)
    # plt.imshow(data, cmap="gray")
    # plt.show()

    img_list.append(data)            # <class 'list'>  
    # print(type(img_list))

    # img_list = np.array(img_list)           # <class 'numpy.ndarray'>  shape(1, 33, 13, 3)
    plt.imshow(img_list[i], cmap="gray")
    plt.show()
    if i == 3:   #Je veux juste le tester alors je casse
      break

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(img_list)
save_path = drive_root_dir + "/xxxxx/data/" + "train.csv"
df.to_csv(save_path, encoding="")
print("end")