text: import os
  import numpy as np
  import tensorflow.compat.v1 as tf
  from PIL import Image as Img
  os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
  def creat_x_database(rootdir,resize_row,resize_col):
      #列出文件夹下所有的，目录和文件
      list = os.listdir(rootdir)
      #创建一个随机矩阵，作为多个图片转换为矩阵后传入其中
      database=np.arange(len(list)*resize_row*resize_col*3).reshape(len(list)
      ,resize_row,resize_col,3)
      for i in range(0,len(list)):
          path = os.path.join(rootdir,list[i])    #把目录和文件名合成一个路径
          if os.path.isfile(path):                ##判断路径是否为文件
              #一次性代码
              # img = Img.open(path).convert('RGB')
              # img.save(path)
              image_raw_data = tf.io.gfile.GFile(path,'rb').read()#读取图片
              with tf.Session() as sess:
                  img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)#图片解码
                  #压缩图片矩阵为指定大小
                  resized=tf.image.resize_images(img_data,[resize_row,resize_col],method=0)
                  database[i]=resized.eval()
      return database