任何人都可以帮我解决我的错误，我刚刚在命令提示符上运行代码时发现了我的错误代码

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如何解决任何人都可以帮我解决我的错误，我刚刚在命令提示符上运行代码时发现了我的错误代码？

这是我的代码：

def feature_extraction(input_filE):

    #Grayscale & Resize
    img = cv2.imread(input_file,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    #plt.imshow(img,cmap='gray');
    #print('original dimensi:',img.shapE)
    wIDth = 64
    height = 64
    dim = (wIDth,height)
    resized = cv2.resize(img,dim,interpolation = cv2.INTER_AREA)
    #print('resized dimensi:',resized)
    #Histogram
    histogram = np.mean(cv2.calcHist([resized],[0],None,[256],[0,256]))
    #Sobel 
    sobelX = np.mean(cv2.sobel(resized,cv2.CV_64F,1,ksize=5))
    sobelY = np.mean(cv2.sobel(resized,ksize=5))
    #sobelOR = cv2.bitwise_or(sobelX,sobelY) operator gradIEnt untuk
    #menyatukan garis horizontal dan vertikal
    #GLCM
    image = img_as_ubyte(resized)
    bins = np.array([0,16,32,48,64,80,96,112,128,144,160,176,192,208,224,240,255]) #16-bit
    inds = np.digitize(image,bins)
    max_value = inds.max()+1
    matrix_coocurrence = greycomatrix(inds,[1],np.pi/4,np.pi/2,3*np.pi/4],levels=max_value,normed=false,symmetric=falsE)
    contrast = np.mean(contrast_feature(matrix_coocurrencE))
    correlation = np.mean(correlation_feature(matrix_coocurrencE))
    energy = np.mean(energy_feature(matrix_coocurrencE))
    homogeneity = np.mean(homogeneity_feature(matrix_coocurrencE))
    return histogram,sobelX,sobelY,contrast,correlation,energy,homogeneity

"""Folder Jahe"""

features_1 = []
for filename in tqdm(os.Listdir('B:\Bahan kuliah\PROGRAM SKRIPSI\DATASET\Jahe')):
    features_1.append(fileName)
    #Read image
    input_file = ['B:\Bahan kuliah\PROGRAM SKRIPSI\DATASET'];
    #input_file = '/content/drive/MyDrive/SKRIPSI/Dataset/Jahe/'+filename
    features = feature_extraction(input_filE)
    features_1.append(features[0])
    features_1.append(features[1])
    features_1.append(features[2])
    features_1.append(features[3])
    features_1.append(features[4])
    features_1.append(features[5])
    features_1.append(features[6])
    features_1.append(0)
features_1 = np.reshape(features_1,(430,9))
df1 = pd.DataFrame(features_1)
df1.columns = ['name','Hist','SobX','SobY','Cont','Corr','Ener','Homo','Label']
df1

解决方法

input_file = ['B:\Bahan kuliah\PROGRAM SKRIPSI\DATASET'];

input_file = 'B:\Bahan kuliah\PROGRAM SKRIPSI\DATASET';

大佬总结

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