文件夹里91张透明图像被分为了三类，标签分别为0，1，2，标签分类已写入labels.txt，批量计算不同类别透明图像的像素点总和，不包括透明像素。

好的，那么我们可以编写一个脚本来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取labels.txt文件，获取每张图像的标签。
2. 遍历所有图像，计算不同类别透明图像的像素点总和（不包括透明像素）。
3. 输出结果。

以下是代码示例：

import os
import numpy as np

# 读取标签文件
with open('labels.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
labels = [int(line.strip()) for line in lines]

# 统计不同类别透明图像的像素点总和
num_classes = 3
transparent_value = 0
total_transparent_pixels = [0] * num_classes
for i in range(len(labels)):
    label = labels[i]
    img_path = 'images/{}.png'.format(i)
    img_data = np.array(Image.open(img_path).convert('RGBA'))
    alpha_mask = img_data[:, :, 3] != transparent_value
    transparent_pixels = np.sum(alpha_mask)
    total_transparent_pixels[label] += transparent_pixels

# 输出结果
for i in range(num_classes):
    print('类别{}的透明像素总数为{}'.format(i, total_transparent_pixels[i]))

代码中假设图像都是PNG格式，且保存在images文件夹下，每张图像的文件名为数字形式的编号，如0.png、1.png等。您需要将代码中的文件路径和文件名改成您自己的实际路径和文件名。

另外需要注意的是，使用PIL库打开PNG图像时，如果图像的通道数为4（即有alpha通道），需要将图像的模式转换成RGBA，才能正确地读取透明像素。