python 矢量法读取文件夹中所有图片，避免for循环，多线程提高效率

可以使用Python的multiprocessing库来实现多线程读取文件夹中所有图片。

首先，需要导入必要的库：

import os
import glob
import cv2
import numpy as np
import concurrent.futures

接下来，定义一个函数来读取图片并进行预处理：

def process_image(file):
    img = cv2.imread(file)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    return img

该函数将会读取一个图片文件，将其转换为RGB模式，调整大小为(224, 224)，并将像素值归一化到[0, 1]范围内。

接下来，使用multiprocessing库的ThreadPoolExecutor类来创建一个线程池，提交任务并获取结果：

folder = "/path/to/folder"

# 获取文件夹中所有图片文件路径
files = glob.glob(os.path.join(folder, "*.jpg"))

# 创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 提交任务并获取结果
    images = list(executor.map(process_image, files))

这里使用glob库获取指定文件夹中所有后缀为".jpg"的图片文件路径，并将其传递给ThreadPoolExecutor的map方法。map方法会将process_image函数应用于files中的每个文件，并返回结果列表。最后将结果列表转换为numpy数组即可。

这种方式可以避免使用for循环，提高读取文件夹中所有图片的效率。