我在这里找到的每个代码或答案都只包含我想做的部分内容 . 我试图使用这个代码（下面）并且没有错误，但我是新的，我不知道我做了什么 . 我需要创建这个CSV文件，以便每个叶子都有一个标签作为输出 . 这些将通过神经网络训练器运行，以便可以识别它们 . 我不知道如何访问我的数据集......我将整个数据集上传到Colab中的“文件”中 . 我只是不知道如何编码以访问它们或使用它们来创建像我上面提到的CSV文件 .

from PIL import Image
import numpy as np
import sys
import os
import csv

#Useful function
def createFileList(myDir, format='.jpg'):
    fileList = []
    print(myDir)
    for root, dirs, files in os.walk(myDir, topdown=False):
       for name in files:
          if name.endswith(format):
            fullName = os.path.join(root, name)
            fileList.append(fullName)
            return fileList

# load the original image
myFileList = createFileList('path/to/directory/')

fileList = []

for fileNAME in fileList:
    print(file)
    img_file = Image.open(file)
    img_file.show()

    # get original image parameters...
    width, height = img_file.size
    format = img_file.format
    mode = img_file.mode

    # Make image Greyscale
    img_grey = img_file.convert('L')
    img_grey.save('result.png')
    img_grey.show()

    # Save Greyscale values
    value = np.asarray(img_grey.getdata(), dtype=np.int).reshape((img_grey.size[1], img_grey.size[0]))
    value = value.flatten()
    print(value)
    with open("img_pixels.csv", 'a') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(value)
python csv jpeg google-colaboratory