我的图片集存放在D:\jieguo\batch1\real中，写一段tensorflow2.0的代码提取叶绿素浓度值，并形成列表

以下是一段基于TensorFlow 2.0的代码，用于提取叶绿素浓度值并形成列表：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
from PIL import Image

# 定义图片路径和批次大小
batch_size = 32
image_path = 'D:/jieguo/batch1/real'

# 定义一个函数，用于从图片中提取叶绿素浓度值
def extract_chlorophyll(image_path):
    # 加载图片
    img = Image.open(image_path)
    # 将图片转换为numpy数组
    img_array = np.array(img)
    # 提取绿色通道上的像素值
    green_pixels = img_array[:, :, 1]
    # 计算平均像素值，即叶绿素浓度值
    chlorophyll = np.mean(green_pixels)
    # 返回叶绿素浓度值
    return chlorophyll

# 构建数据集
image_paths = [os.path.join(image_path, f) for f in os.listdir(image_path)]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(image_paths)
dataset = dataset.batch(batch_size)

# 提取叶绿素浓度值并形成列表
chlorophyll_values = []
for batch in dataset:
    batch_chlorophyll = [extract_chlorophyll(image_path) for image_path in batch.numpy()]
    chlorophyll_values += batch_chlorophyll

在上面的代码中，我们首先定义了图片路径和批次大小，然后定义了一个函数`extract_chlorophyll()`，用于从图片中提取叶绿素浓度值。在函数中，我们使用Pillow库中的`Image.open()`函数加载图片，将图片转换为numpy数组，并提取绿色通道上的像素值。然后，我们计算平均像素值，即叶绿素浓度值，并返回该值。

接下来，我们使用`os.listdir()`函数获取图片文件夹中所有图片的路径，并使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`函数构建数据集。最后，我们遍历数据集中的每个批次，使用`extract_chlorophyll()`函数提取每个图片的叶绿素浓度值，并将这些值添加到`chlorophyll_values`列表中。