读取图像数据：通过append方法

原来通过np.concatenate方法拼接加载的数据，发现比较耗内存，现在改成通过append方法加载图像数据。
需要注意：通过append方法加载后的数据类型是list，要想喂给卷积神经网络训练，需要转换为np.ndarray类型。

import cv2
import numpy as np
'''ROI数据集'''
open_path = 'C:/Users/panansi/Desktop/easyAI'
read_path = 'C:/Users/panansi/Desktop/easyAI'x_test = []
y_test = []for line in open('{}/{}'.format(open_path,'/test/sick/sick.txt'), 'r'):file_name = line[:-3].replace('img','bmp')img = cv2.imread('{}/test/sick/{}'.format(read_path, file_name))#, flags=-1)img = img / 255.0img = img.astype(np.float32)x_test.append(img)y_test.append(1)#cv2.imwrite('{}/train/sick/{}'.format(write_path, file_name), img)
#############################################################################
i=0
for line in open('{}/{}'.format(open_path,'/test/unsick/unsick.txt'), 'r'):file_name = line[:-3].replace('img','bmp')img = cv2.imread('{}/test/unsick/{}'.format(read_path, file_name))#, flags=-1)img = img / 255.0img = img.astype(np.float32)x_test.append(img)y_test.append(0)for line in open('{}/{}'.format(open_path,'/train/sick/sick.txt'), 'r'):file_name = line[:-3].replace('img','bmp')img = cv2.imread('{}/train/sick/{}'.format(read_path, file_name))#, flags=-1)img = img / 255.0img = img.astype(np.float32)x_test.append(img)y_test.append(1)#cv2.imwrite('{}/train/sick/{}'.format(write_path, file_name), img)
#############################################################################
i=0
for line in open('{}/{}'.format(open_path,'/train/unsick/unsick.txt'), 'r'):file_name = line[:-3].replace('img','bmp')img = cv2.imread('{}/train/unsick/{}'.format(read_path, file_name))#, flags=-1)img = img / 255.0img = img.astype(np.float32)x_test.append(img)y_test.append(0)x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), x_test[1].shape[0], x_test[1].shape[1], x_test[1].shape[2]))
y_test = np.reshape(y_test, (len(y_test), 1))

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