hists1 = [] for path in Path("./sample/T1-FE").glob("*.jpg"): # グレースケールとして読み込む。 img = io.imread(path, as_gray=True) # LBP 特徴量を計算する。 lbp = feature.local_binary_pattern(img,8,1,method='uniform') # ヒストグラムを計算する。 hist1 ,bin_centers1 = exposure.histogram(lbp, nbins=256, normalize=True) #histsに各ヒストグラム配列を保存 hists1.append(hist1) hists2 = [] for path in Path("./sample/T2-FE").glob("*.jpg"): # グレースケールとして読み込む。 img = io.imread(path, as_gray=True) # LBP 特徴量を計算する。 lbp = feature.local_binary_pattern(img,8,1,method='uniform') # ヒストグラムを計算する。 hist2 ,bin_centers1 = exposure.histogram(lbp, nbins=256, normalize=True) #histsに各ヒストグラム配列を保存 hists2.append(hist2)
この動作をfor文を使って8回繰り返したいと考えています。
一つずつ入力は大変なので一気にやりたいのですが、for pathのところをいじる必要があると思うのですがやり方を教えていただきたいです。の部分の行がわかりません。他の場所もおかしいところがあったら教えていただけたら幸いです。
考えている形を以下に示します。for path
for i in range(1,9): hists_i = [] for path in Path("./sample/T")+str(i)+("-FE")+.glob("*.jpg"): # グレースケールとして読み込む。 img_i = io.imread(path, as_gray=True) # LBP 特徴量を計算する。 lbp_i = feature.local_binary_pattern(img_i,8,1,method='uniform') # ヒストグラムを計算する。 hist_FE_Ti ,bin_centers_i = exposure.histogram(lbp_i, nbins=256, normalize=True) #histsに各ヒストグラム配列を保存 hists_FE_Ti.append(hist_FE_Ti)
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2020/10/01 17:34
2020/10/01 23:14
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