def read_directory(directory_name,height,width,normal): file_list=os.listdir(directory_name) file_list.sort(key=lambda x: int(x.split('-')[0])) img = [] label0=[] for each_file in file_list: img0 = Image.open(directory_name + '/'+each_file) img0 = img0.convert('L') gray = img0.resize((height,width)) img.append(np.array(gray).astype(np.float)) label0.append(float(each_file.split('.')[0][-1])) if normal: data = np.array(img)/255.0#归一化 else: data = np.array(img) data=data.reshape(-1,1,height,width) label=np.array(label0) return data,label解释一下、

这是一个函数，用于读取一个目录下的一系列图像文件，并将它们转换成一个数组，其中每个图像都是一个矩阵。这个函数有四个参数，分别是目录名称，图像的高度，图像的宽度，以及一个布尔值，表示是否需要将图像数据归一化到 [0,1] 范围内。

首先，这个函数使用 `os.listdir()` 函数读取目录下的所有文件名，并按照文件名的前缀数字排序，以确保图像被按照正确的顺序读取。

然后，这个函数遍历所有图像文件，并使用 PIL 库中的 `Image.open()` 函数打开图片，将其转换成灰度图像，并调整大小为指定的高度和宽度。这个函数使用 `np.array()` 将每个图像转换成一个 NumPy 数组，并将其添加到一个图片列表中，同时还将每个图像的标签（即文件名中的最后一个数字）添加到另一个标签列表中。

如果指定了 `normal` 参数为 `True`，则将图像数据归一化到 [0,1] 范围内，否则不进行归一化。最后，将所有图像数据转换成一个四维的 NumPy 数组，形状为 `(样本数, 通道数, 高度, 宽度)`，并将标签列表转换成一个 NumPy 数组，并将它们一起返回。

相关问题

for file_name in os.listdir(directory):

这是一个 Python 代码片段，用于获取指定目录下的所有文件名。具体来说，`os.listdir(directory)` 函数返回一个包含指定目录中所有文件和文件夹名称的列表。然后，`for` 循环遍历该列表中的每个元素，将当前文件名存储在 `file_name` 变量中，并执行循环体中的操作。这个代码段可以用于批量处理指定目录下的文件。

temp_list = os.listdir(file_path)

这行代码是用来获取文件路径 `file_path` 下所有文件和文件夹的名称，并将它们存储在一个列表 `temp_list` 中。`os.listdir()` 是 Python 内置的一个函数，它接受一个路径作为参数，并返回路径下所有文件和文件夹的名称列表。在这里，我们将路径存储在变量 `file_path` 中，然后调用 `os.listdir(file_path)` 来获取该路径下所有文件和文件夹的名称，并将它们存储在 `temp_list` 中。