.npy文件的保存与加载

import os
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
def create_train_data(data_path,file_path,image_rows,image_cols):
    train_data_path = os.path.join(data_path, file_path)
    images = os.listdir(train_data_path)
    image_sorted=sorted(images,key=lambda i:int(i.split('t')[1].split('.')[0]))
    imgs=[]
    i = 0
    print('-'*30)
    print('Creating training images...')
    print('-'*30)
    for image_name in image_sorted:
        if 'mask' in image_name:
            continue
        #image_mask_name = image_name.split('.')[0] + '_mask.tif'#分离得到点之前的内容，即文件名

        img = cv2.imread(os.path.join(train_data_path,image_name),cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#注意，opencv读取的路径不能含有中文名
        img=cv2.resize(img,(image_rows,image_cols))
        img=np.reshape(img,img.shape+(1,))#（32,32,1）
        imgs.append(img)
    imgs_arr=np.array(imgs)
    # plt.imshow(imgs_arr[10].squeeze())
    # plt.show()
    print(imgs_arr.shape)
    print('Loading done.')
    np.save(r'G:dataimgs_arr_train.npy', imgs_arr)
    #np.save('imgs_mask_train.npy', imgs_mask)
    print('Saving to .npy files done.')
def load_train_data():
    imgs_train = np.load('imgs_train.npy')
    imgs_mask_train = np.load('imgs_mask_train.npy')
    return imgs_train, imgs_mask_train
if __name__=='__main__':
    create_train_data('G:\data','mnist_test',32,32)

注意，在此期间有几个小问题需要注意

1.在使用cv2.imread（）的时候路径中不能出现中文路径否则会报错TypeError: Image data cannot be converted to float，但是使用PIL.Image.open()读取的时候路径可以为中文路径

2..split()的用法，以指定字符为分隔符，将原始的字符串分割成列表

3.os.rename(old_path，new_path)是替换路径，os.renames（）是既可以替换路径，也可以替换文件名，但是需要指出的是需要给定新命名的文件的路径

rename
 for img_old in img_path:
     img_new='t'+img_old.split('.')[0]+'.jpg'
     os.chdir(path)#切换至当前路径，即将rename之后的文件保存在当前路径下，如#不切换，则需要定义保存路径
     os.renames(img_old,img_new)