train_images_cas = [] for filename in os.listdir(train_caster): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.jpeg') or filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join(train_caster, filename)) image_array = np.asarray(img) result = find_M(image_array) train_images_cas.append(result) 这里得到的train_images_cas是numpy数组还是列表

这里得到的 train_images_cas 是列表，因为在代码中定义了一个空列表 `train_images_cas = []`，并且在每次循环中使用 `train_images_cas.append(result)` 将结果添加到列表中。如果要将列表转换为 numpy 数组，可以使用 `np.asarray(train_images_cas)`。

相关问题

def get_image_num(path, train_own_data): num = 0 if train_own_data: train_path = os.path.join(path, 'images_background') for character in os.listdir(train_path): # 在大众类下遍历小种类。 character_path = os.path.join(train_path, character) num += len(os.listdir(character_path)) else: train_path = os.path.join(path, 'images_background') for alphabet in os.listdir(train_path): # 然后遍历images_background下的每一个文件夹，代表一个大种类 alphabet_path = os.path.join(train_path, alphabet) for character in os.listdir(alphabet_path): # 在大众类下遍历小种类。 character_path = os.path.join(alphabet_path, character) num += len(os.listdir(character_path)) return num

这段代码用于获取图像数据集中的图像数量。

首先，根据 `train_own_data` 的值判断是否使用自定义数据集。如果是自定义数据集，则遍历 `path` 下的 `images_background` 文件夹，对每个字符类别下的图像数量进行累加。

如果不是自定义数据集，则同样遍历 `path` 下的 `images_background` 文件夹，然后再遍历每个字母类别和字符类别下的图像数量进行累加。

最后，返回累计的图像数量 `num`。

这段代码的作用是计算给定数据集中的总图像数量，根据 `train_own_data` 参数的不同，会有不同的遍历方式。

file_list = [filename for filename in os.listdir(folder_path) if filename.endswith('.xlsx')]这行代码能否同时检测xlsx和xls文件

这段代码的作用是在指定文件夹路径下查找所有以".xlsx"结尾的文件，并将文件名存储在列表[file_list]中。

如果你想同时检测".xlsx"和".xls"文件，可以使用以下代码：

file_list = [filename for filename in os.listdir(folder_path) if filename.endswith(('.xlsx', '.xls'))]

这里使用了一个元组(".xlsx", ".xls")来作为参数，表示检测文件名是否以这两种扩展名中的任意一种结尾。