出错 A1_pgm (第 1 行) image1=BUPT_readPGM('Peppers512C_ASCII2014.pgm', 'P2');

时间: 2023-08-23 09:06:01 浏览: 222
这个错误可能是由于无法找到 'Peppers512C_ASCII2014.pgm' 文件导致的。请确保该文件存在,并且文件名和路径都是正确的。如果文件名或路径有误,可以使用正确的文件名和路径重新调用函数。 另外,如果文件确实存在,但仍然无法读取,请检查文件格式是否符合函数要求。如果文件格式不正确,需要修改函数以适应不同的文件格式。 最后,如果您仍然无法解决问题,请提供更多的错误信息或上下文,以便我们更好地帮助您解决问题。
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elif mode == "fps": img = Image.open('img/ID01 094.jpg') tact_time = unet.get_FPS(img, test_interval) print(str(tact_time) + ' seconds, ' + str(1/tact_time) + 'FPS, @batch_size 1') elif mode == "dir_predict": import os from tqdm import tqdm img_names = os.listdir(dir_origin_path) for img_name in tqdm(img_names): if img_name.lower().endswith(('.bmp', '.dib', '.png', '.jpg', '.jpeg', '.pbm', '.pgm', '.ppm', '.tif', '.tiff')): image_path = os.path.join(dir_origin_path, img_name) image = Image.open(image_path) r_image = unet.detect_image(image) if not os.path.exists(dir_save_path): os.makedirs(dir_save_path) r_image.save(os.path.join(dir_save_path, img_name)) else: raise AssertionError("Please specify the correct mode: 'predict', 'video', 'fps' or 'dir_predict'.")这段代码啥意思

这段代码是一个使用已经训练好的UNET模型进行图像分割的程序。它支持四种模式: - "predict":对单张图片进行预测并输出结果; - "video":对视频进行预测并输出结果; - "fps":计算模型的FPS并输出结果; - "dir_predict":对指定目录下的所有图片进行预测并输出结果。 具体实现如下: - 当模式为"predict"时,它打开指定路径下的一张图片,并对其进行预测,然后输出结果; - 当模式为"video"时,它打开指定路径下的视频文件,对每一帧进行预测,并输出结果; - 当模式为"fps"时,它打开指定路径下的一张图片,计算模型的FPS(每秒处理多少张图片),并输出结果; - 当模式为"dir_predict"时,它列出指定路径下的所有图片,对每一张图片进行预测并保存输出结果到指定路径。

function [ ] = BUPT_subsample( path,fh,fv ) %This function subsamples an image %input path is the path of image to be processed %input fh is the horizontal sample factor; %input fv is the vertical sample factor; original_data=imread(path); [row,line,z]=size(original_data); sampled_data=original_data(1:fh:row,1:fv:line,:);%subsmaple according to input factors imwrite(sampled_data,'sampled.tif');%save the output imshow(original_data),figure,imshow('sampled.tif'); end当我通过path = './test_images/Lena512_ASCII2014.pgm'; % image path fh = 2; % Horizontal sampling factor fv = 0; % Vertical sampling factor BUPT_subsample(path, fh, fv); % Call the subsampling function调用这个函数时,出现了报错,请帮我修改代码

根据你提供的信息,出现错误的原因是垂直采样因子fv设置为0,导致sampled_data变量为空,无法使用imwrite函数保存。建议将fv设置为1或者其他正整数,例如: ``` function [] = BUPT_subsample( path, fh, fv ) %This function subsamples an image %input path is the path of image to be processed %input fh is the horizontal sample factor; %input fv is the vertical sample factor; original_data = imread(path); [row, line, z] = size(original_data); sampled_data = original_data(1:fh:row, 1:fv:line, :); %subsmaple according to input factors imwrite(sampled_data, 'sampled.tif'); %save the output imshow(original_data), figure, imshow('sampled.tif'); end ``` 这样修改之后,再次调用BUPT_subsample函数就不会出现报错了。
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import numpy import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 as cv from sklearn.model_selection import train_test_split def getImgeAndLabels(path): #存放训练图片 facesSamples = [] #存放图片id ids = [] #存放路径和名称 imagPaths = [] for f in os.listdir(path): #连接文件夹路径和图片名称 result = os.path.join(path,f) #存入 imagPaths.append(result) face_detector = cv.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagPath in imagPaths: #读取每一种图片 img = cv.imread(imagPath) PIL_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) #获取每张图片的id 利用os.path.split的方法将路径和名称分割开 id = int(os.path.split(imagPath)[1].split('.')[0]) facesSamples.append(PIL_img) ids.append(id) return facesSamples,ids if __name__ == '__main__': path = './data/' faces,ids = getImgeAndLabels(path) x = np.array(faces,dtype = np.uint8) y = np.array(ids,dtype = np.uint8) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(112, 92)), #拉平转化为一维数据 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(112,92)), #定义神经网络全连接层,参数是神经元个数以及使用激活函数 tf.keras.layers.Dense(200,activation='relu'), #设置遗忘率 # tf.keras.layers.Dropout(0.2), #定义最终输出(输出10种类别,softmax实现分类的概率分布) tf.keras.layers.Dense(16,activation='softmax') ]) model.compile( optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy']) print("模型*************") model.fit(x,y,epochs=80) print("成绩***********") model.evaluate(x_test,y_test) class_name = ['u1','u2','u3', 'u4','u5','u6','u7','u8','u9','u10','u11','u12','u13',] predata = cv.imread(r'./data/5.pgm') predata = cv.cvtColor(predata, cv.COLOR_RGB2GRAY) reshaped_data = np.reshape(predata, (1, 112, 92)) #预测一个10以内的数组,他们代表对10种不同服装的可信度 predictions_single = model.predict(reshaped_data) max = numpy.argmax(predictions_single) #在列表中找到最大值 print(class_name[max-1]) plt.imshow(x_test[10],cmap=plt.cm.gray_r) plt.show()

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