Мне нужен код для локального двоичного шаблона для набора данных с шестью классами...

---

мне нужен код для локального двоичного шаблона для набора данных с шестью классами в python.приведенный ниже код работает только для одного изображения. как этот код может зацикливаться для всего набора данных с шестью классами

Что я уже пробовал:

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import PIL
from skimage.feature import local_binary_pattern
import pickle
orig = cv2.imread('/content/gdrive/My Drive/data/1/Cr_1.bmp')

# convert from BGR to RGB
rgb = cv2.cvtColor(orig, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# convert from RGB to gray using cv2.COLOR_RGB2GRAY
gray1 = cv2.cvtColor(rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

print("Input image")
plt.imshow(orig)
plt.show()

print("\nRGB image")
plt.imshow(rgb)
plt.show()

print("\nGrayscale image: RGB2GRAY conversion")
plt.imshow(gray1)
plt.show()



img_arr=np.array(gray1)
plt.imshow(orig)

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import PIL
from skimage.feature import local_binary_pattern
import pickle
feat_lbp = local_binary_pattern(img_arr,8,1,'uniform')
feat_lbp=np.uint8((feat_lbp/feat_lbp.max())*255)
lbp_img= PIL.Image.fromarray(feat_lbp)
plt.imshow(lbp_img,cmap='gray')

---