我试图在googlecolab上训练我的图像数据集。我在colab中有数据集文件夹。当尝试从colab中的目录中读取图像时,我只能读取所有图像的文件名。但是,如果我尝试在一个数组中提取图像的形状,它会以不同的方法给出不同的错误。我试过使用os库和像素图像甚至泡菜,但我仍然无法排序,甚至猜不出可能是什么问题。
我遇到的错误有:
1) AttributeError: 'list' object has no attribute 'read'
2) AttributeError: 'list' object has no attribute 'seek'
在for循环中使用os.walk(path)
函数和从路径中所有文件的结果列表中提取文件时。你知道吗
3) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '7119-220.jpg'
这看起来很奇怪,因为每次我运行代码时,它都会特别关注同一个文件。通过使用try和,除了这个FileNotFoundError
,我没有得到任何输出。你知道吗
问题:我没有犯的错误是什么?你知道吗
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import numpy as np
from PIL import Image
imagesPath = 'Neural_Net-for-Concrete-Crack-Detection/Wall_crack_dataset/W/CW'
target_names = [item for item in os.listdir(imagesPath)
if os.path.isdir(os.path.join(imagesPath, item))]
number_train_samples = sum([len(files) for _, _, files in os.walk(imagesPath)])
image = np.zeros((256, 256), dtype=int)
total_number_samples = number_train_samples
print('Training a CNN Multi-Classifier Model ......')
print(' - # of trained samples: ', number_train_samples,
'\n - total # of samples: ', total_number_samples)
这件作品只计算图像文件的数量。你知道吗
from PIL import Image
import os
i=0
image = np.zeros((256, 256), dtype='uint8')
imagesPath = 'Neural_Net-for-Concrete-Crack-Detection/Wall_crack_dataset/W/CW'
for _, _, files in os.walk(imagesPath):
for file in files:
image = Image.open(file)
如果我在要打印的目录中指定一个特定的图像文件,则此代码工作得更好,但不是所有的。你知道吗
^{} 产生一个3元组
(dirpath, dirnames, filenames)
。因此,您应该尝试打开os.path.join(dirpath, file)
,而不是file
:如果您需要一个
dataset
形状(n_samples, channels, height, width)
的PIL.Image
,您可以这样做:请注意,它要求所有图像具有相同的
shape
。你知道吗相关问题 更多 >
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