base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # # image = cv2.imread(x_train, y_train,cv2.IMREAD_COLOR) # x_train = np.asarray(x_train) # y_train = np.asarray(y_train) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5

这段代码中，`os.path.join()` 函数用于拼接路径字符串，将 `base_dir` 和 `"image"`、`"label"` 这两个目录名拼接成完整的文件路径。但是在后面的代码中，`x_train` 和 `y_train` 变量的类型仍然是字符串类型，不能直接用于读取图像数据。

要读取图像数据，需要使用 `cv2.imread()` 函数来读取图像文件，并将其转换为 NumPy 数组。同时，在读取图像数据之前，还需要对文件路径进行适当的处理，以确保文件路径的正确性。例如，在 Windows 系统中，需要使用双反斜杠来表示路径分隔符。

修改后的示例代码如下：

import os
import cv2
import numpy as np

# 定义数据集路径
base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+'
x_train_path = os.path.join(base_dir, 'image')
y_train_path = os.path.join(base_dir, 'label')

# 读取图像数据
x_train = cv2.imread(x_train_path, cv2.IMREAD_COLOR)
y_train = cv2.imread(y_train_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 数据归一化
x_train = (x_train - 127.5) / 127.5
y_train = (y_train - 127.5) / 127.5

这样，就可以正确读取图像数据，并将其转换为 NumPy 数组。同时，也可以根据具体需求选择不同的读取模式。