有一个文件夹，下面有多个文件夹，其中包含多个类别的图像。读取图像文件并转为numpy数组，将图像维度转为[图像数量，3,224,224],得到图像标签

，标签为每个图像所在的文件夹的名称。

代码实现如下：

import os
from PIL import Image
import numpy as np

# 设置图像大小
image_size = (224, 224)

# 设置图像文件夹路径
data_path = 'path/to/data_folder/'

# 获取所有图像文件夹的名称
folders = os.listdir(data_path)

# 初始化图像和标签列表
images = []
labels = []

# 遍历每个图像文件夹
for folder_name in folders:
    folder_path = os.path.join(data_path, folder_name)
    
    # 获取当前图像文件夹下所有图像文件的路径
    image_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')]
    
    # 遍历每个图像文件，读取图像并转为numpy数组
    for image_path in image_paths:
        with Image.open(image_path) as img:
            # 调整图像大小
            img = img.resize(image_size)
            # 将图像转为numpy数组
            img_arr = np.array(img)
            # 转换图像维度
            img_arr = np.transpose(img_arr, (2, 0, 1))
            # 添加到图像列表中
            images.append(img_arr)
            # 添加标签
            labels.append(folder_name)
            
# 将图像列表和标签列表转为numpy数组
images = np.array(images)
labels = np.array(labels)

# 打印图像和标签的形状
print('Images shape:', images.shape)
print('Labels shape:', labels.shape)

注：以上代码中，假设图像文件格式为jpg。如果是其他格式，可相应修改代码中的判断条件。