cate = [path + x for x in os.listdir(path) if os.path.isdir(path + x)] imgs: List[object] = [] labels = [] for idx, folder in enumerate(cate): for im in glob.glob(folder + '/*.jpg'): img: object = cv2.imread(im) img = cv2.resize(img, (w, h)) imgs.append(img) labels.append(idx) return np.asarray(imgs, np.float32), np.asarray(labels, np.int32)

这是一个函数，它的参数是文件夹路径path、图像的宽度w和高度h。该函数的作用是读取文件夹中所有的.jpg格式的图像文件，并将它们缩放到指定的大小(w,h)。函数返回一个元组，第一个元素是一个numpy数组，其中包含所有缩放后的图像数据，第二个元素是一个numpy数组，其中包含每个图像所属的类别标签。类别标签是根据文件夹的名称自动分配的，即每个文件夹的名称都对应一个唯一的整数标签。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\python1\lll\cnn.py", line 34, in <module> data,label=read_img(path) File "D:\python1\lll\cnn.py", line 23, in read_img cate=[path+x for x in os.listdir(path) if os.path.isdir(path+x)] NotADirectoryError: [WinError 267] 目录名称无效。: 'D:\\python1\\lll\\cnn.py'

这个错误的意思是你的程序在尝试打开一个目录时出现了问题，因为它不是一个有效的目录名称。这通常是因为你的代码中指定的目录路径是错误的或者不完整的。你需要检查一下你的代码，确保在调用`os.listdir()`函数之前，你的目录路径是正确的，并且确保它指向你想要读取图像文件的目录。如果你的目录是正确的，那么你可能需要检查一下你的文件系统是否有问题。

base_model = tf.keras.applications.MobileNet(weights = "imagenet", include_top = False, input_shape = input_shape) base_model.trainable = False inputs = keras.Input(shape = input_shape) x = base_model(inputs, training = False) x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = tf.keras.layers.Dense(len(categories), activation="softmax")(x) model = keras.Model(inputs = inputs, outputs = x, name="LeafDisease_MobileNet") weight_path = os.path.join(base_dir, 'checkpoints', 'my_checkpoint') model.load_weights(weight_path) img = plt.imread(img_path) img = img / 255. img = cv2.resize(img, (224, 224)) img = img.reshape(-1, 224, 224, 3) img.astype('float32') result = model.predict(img) cate_result = categories[np.argmax(result, axis=1)[0]] return cate_result

这段代码看起来是使用预训练的 MobileNet 模型对植物叶片疾病进行分类。首先加载了 MobileNet 模型的权重，并将其冻结以防止在训练过程中对其进行更新。然后定义了一个包含分类输出的新模型，并将该模型的权重加载为之前训练好的权重。最后，读取待分类的图像并将其调整为适合 MobileNet 模型输入的大小，然后将其传递给新模型进行预测，返回预测结果的类别。