プログラムを繋げてフォルダ内を処理し，まとめてCSVファイルとして保存する

以下の2つのコードにより，画像を分割して，分割した画像の特定の値をとり，それを配列にしています．一つはこちらで教えていただいた手法です．
この作業を，フォルダ内の画像全てで行い，各々の配列をCSVファイルとしてまとめて保存したいです．

つまり，画像1枚を分割するとこのプログラムでは730枚の画像が生成され，そのそれぞれについて配列操作を行います．このプログラムの場合，1枚の分割した画像から151の行列が生成されるため，元の画像1枚からは730個の配列が得られます．
これを，画像100枚に適用して合計730100個の配列を得て，結果として，15*73000の行列にまとめてCSVとして保存したいです．

python
1import numpy as np
2import cv2
3
4img = cv2.imread('data/*.jpg')
5
6size = 20
7
8# 端数切捨て
9v_size = img.shape[0] // size * size
10h_size = img.shape[1] // size * size
11img = img[:v_size, :h_size]
12print(v_size,h_size)
13
14v_split = img.shape[0] // size
15h_split = img.shape[1] // size
16print(v_split,h_split)
17
18for y,img_v in enumerate(np.vsplit(img, v_split)):
19    for x,img in enumerate(np.hsplit(img_v,h_split)):
20        print(x,y,img.shape)
21        cv2.imwrite('C:/Users/motooku/Desktop/divided/images/img{}{}.jpg'.format(x,y), img) #　分割された730個の画像データが保存される

python
1import cv2
2import numpy as np
3
4im = cv2.imread('./data.jpg').astype(int)
5
6b,g,r = cv2.split(im)
7
8x = (b+g+r).flatten()
9y = np.argsort(np.sort(x))
10
11B = b.flatten()
12G = g.flatten()
13R = r.flatten()
14
15
16j= [(B[y[0]]),(B[y[99]]),(B[y[199]]),(B[y[299]]),(B[y[399]])]
17
18k= [(G[y[0]]),(G[y[99]]),(G[y[199]]),(G[y[299]]),(G[y[399]])]
19
20l= [(R[y[0]]),(R[y[99]]),(R[y[199]]),(R[y[299]]),(R[y[399]])]
21
22
23m = np.r_[j,k,l]

どのようにすれば良いかわからないので一先ず繋げてみましたが，よくわからないです．

python
1import numpy as np
2import cv2
3import glob
4
5
6
7for path in glob.glob('フォルダ')
8    img = cv2.imread(path)
9
10    size = 20
11
12    #端数切捨て
13    v_split = img.shape[0] // size
14    h_split = img.shape[1] // size
15    print(v_split,h_split)
16
17    v_split = img.shape[0] // size
18    h_split = img.shape[1] // size
19    print(v_split,h_split)
20
21    for y,img_v in enumerate(np.vsplit(img, v_split)):
22        for x,img in enumerate(np.hsplit(img_v,h_split)):
23            print(x,y,img.shape)
24            cv2.imwrite('./data/img{}{}.jpg'.format(x,y), img) #分割された730個の画像データが保存される
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26
27            for file in glob.glob('./data/*jpg')
28                im = cv2.imread(file).astype(int)
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30                b,g,r = cv2.split(im)
31　　　
32                B = b.flatten()
33                G = g.flatten()
34                R = r.flatten()
35
36                x = (b+g+r).flatten()
37                y = np.argsort(np.sort(x))
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39
40                j= [(B[y[0]]),(B[y[99]]),(B[y[199]]),(B[y[299]]),(B[y[399]])]
41
42                k= [(G[y[0]]),(G[y[99]]),(G[y[199]]),(G[y[299]]),(G[y[399]])]
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44                l= [(R[y[0]]),(R[y[99]]),(R[y[199]]),(R[y[299]]),(R[y[399]])]
45
46                m = np.r_[j,k,l]　#15*1の配列に変換
47            
48                np.savetxt('dataname.csv', m, delimeter=',')#csvとして保存？
49

他の方法などありましたら，教えていただきたいです．よろしくお願いします．

Q71

2019/01/30 13:36

プログラムとは、コンピュータに対する作業指示書です。あなたは、どんな指示を出したのか、理解できていますか？1つ目と2つ目のコードが動く(期待する動作をする)とは思えないのですが。質問として、やりたいことを文章で書いてありますが、それを箇条書きにまとめてみてください。そして、その時々にわかっていること、必要なことを考えながら、細かく分解してみてください。それがプログラムになり、コードに変換できるようになります。数年の経験を積めば、やりたいことからコードまで一気に変換できるでしょう。そのために、まずは順番にするべきことを考えましょう。

blackmk

2019/01/30 14:31

わかりました．自身でもわからないまま質問していたようです．稚拙かつ思考を放棄したような内容の質問を投稿してしまいました，申し訳ありません．最近プログラミングの魅力に気付き，初心者なりに色々なことがしたくて質問をしているのですが，やはり考えるためにはきちんとした順序があるのですね．ご指摘ありがとうございます．以後気を付け，勉強いたします．