写在前面

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上一篇文章Python实现识别手写数字—图像的处理中我们讲了图片的处理，将图片经过剪裁，拉伸等操作以后将每一个图片变成了1x10000大小的向量。但是如果只是这样的话，我们每一次运行的时候都需要将他们计算一遍，当图片特别多的时候会消耗大量的时间。

所以我们需要将这些向量存入一个文件当中，每次先看看图库中有没有新增的图片，如果有新增的图片，那么就将新增的图片变成1x10000向量再存入文件之中，然后从文件中读取全部图片向量即可。当图库中没有新增图片的时候，那么就直接调用文件中的图片向量进行计算就好。这样子算是节省了大量的时间。

所以本文就是从零开始建立一个这样的图片存储管理系统。

实现逻辑

第一次读入图片

我们的图库中拥有一大堆图片，每一张图片上面都是一个手写的数字，图片的名称为[数字内容]_[序号]。比如说一个图片的名称为2_3，代表这一张图片里面的数字是2，并且是“数字是2的第3张图片”。

存在一个csv文件作为我们的建议的图片数据库，名称为Data.csv。

首先我们读取图库中所有图片的名称，保存在fileNames中。然后读取Data.csv中所有数据。

提取出Data.csv的最后一列（一共10002列，第10001列说明该数字是什么数字，第10002列是图片的名称），也就是数据库中存储的所有图片的名称，存储在item中。

将新加入图库的图片名称保存在newFileNames中。如果Data.csv为空，那么就直接令newFileNames = fileNames。也就是说如果数据库中什么也没有，那么图库中所有图片都是新加入的。

如果Data.csv不为空，那么就将item里面的内容与fileNames的内容比较，如果出现了fileNames里面有的名称item中没有，那么就将这些名称放进newFileNames中。如果item里有的名称fileNames中没有，那就不管。

也就是说，我令我们的数据库只进不出。

现在我们得到了新加入图库的图片的名称newFileNames。

将newFileNames中的名称的图片带入上一文中函数GetTrainPicture进行处理，得到了一个nx10001的矩阵，每一行代表一个新加入的图片，前10000列是图片向量，第10001列是该图片的数字，保存在pic中。

将这些图片压入到数据库的后面。

读取之前数据库原有的图片向量，并与pic合并，得到目前拥有的所有的训练图片向量pic。

以上就是本章写的所有内容，下面放出代码来详细解释一下。

代码解析

主文件

import os
import numpy as np
import OperatePicture as OP
import OperateDataBase as OD
import csv

##Essential vavriable 基础变量
#Standard size 标准大小
N = 100
#Gray threshold 灰度阈值
color = 100/255

#读取原CSV文件
reader = list(csv.reader(open('DataBase.csv', encoding = 'utf-8')))
#清除读取后的第一个空行
del reader[0]
#读取num目录下的所有文件名
fileNames = os.listdir(r"./num/")
#对比fileNames与reader，得到新增的图片newFileNames
newFileNames = OD.NewFiles(fileNames, reader)
print('New pictures are: 'newFileNames)
#得到newFilesNames对应的矩阵
pic = OP.GetTrainPicture(newFileNames)
#将新增图片矩阵存入CSV中
OD.SaveToCSV(pic, newFileNames)
#将原数据库矩阵与新数据库矩阵合并
pic = OD.Combination(reader, pic)

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