<jupyter_start><jupyter_text>Lendo uma imagem do computador<jupyter_code># libs basicas
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2   # pip install opencv-python
# Lendo a imagem
im=cv2.imread(r'C:\Users\rodri\OneDrive\Imagens\exemplo imagens categorizadas/d20.jpg',0)
# Exibindo
plt.imshow(im, cmap='gray')
plt.axis('off');
# Dimensões
im.shape
# Transformando em um array unidimensional
array = im.flatten()
array.shape
# interpolando para reduzir nossa dimensão
resized = cv2.resize(im, (28,28))
plt.imshow(resized, cmap='gray')
plt.axis('off');
array = resized.flatten()
array.shape<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Laço que leia diversos arquivos<jupyter_code>import os

folder = r'C:\Users\rodri\OneDrive\Imagens\exemplo imagens categorizadas' # é so colocar aqui a pasta que quer utilizar
# Lendo todos arquivos de uma pasta
for file in os.listdir(folder):
    print(file)
# Manipulando strings
file.split('.')[0]
# Juntando o diretorio com o arquivo
diretorio = r'C:\Users\rodri\OneDrive\Imagens\exemplo imagens categorizadas'
os.path.join(diretorio, file)
lista_respostas = []
lista_arrays = []

for file in os.listdir(diretorio):
    lista_respostas.append(file.split('.')[0])
    
    arquivo = os.path.join(diretorio, file)
    im=cv2.imread(arquivo,0)
    
    resized = cv2.resize(im, (300,300))
    
    plt.imshow(resized, cmap='gray');
    plt.axis('off')
    plt.show()
    
    array = resized.flatten()
    
    lista_arrays.append(array)
lista_respostas
len(lista_arrays)
print('Número de pixels da última foto:', lista_arrays[6].shape)
print('Categoria da última foto:', lista_respostas[6])
print('Exemplo de pixels da última foto:', lista_arrays[6])
df = pd.DataFrame(lista_arrays)
df['label'] = lista_respostas
df<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12506887052341598, 'fraction_numerical': 0.013223140495867768, 'mean_word_length': 5.219178082191781, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '59467', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 714, 'n_tokens_neox': 701, 'n_words': 149, 'path': 'curso/4 - Machine Learning/MLP/Leitura de imagens.ipynb', 'repo_name': 'MatheusCbrl/Machine-Learning', 'size': '1815'}