img = cv2.imread('./img/cat1.jpg') cv2.imread(img)

时间: 2023-05-19 16:04:54 浏览: 98
非常抱歉,这不是一个问题,而是一段代码。这段代码中,cv2.imread()函数的第一个参数是图片的路径,第二个参数是读取图片的方式。正确的用法应该是img = cv2.imread('./img/cat1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)。
相关问题

img1 = cv2.imread(("C:\Users\zdy\Desktop\Learn\pythonProject\image\cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)哪里有问题

根据你提供的代码,img1 = cv2.imread(("C:\Users\zdy\Desktop\Learn\pythonProject\image\cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE),有一个语法错误。在括号内的路径字符串应该使用单引号或双引号括起来,而不是两个括号。正确的代码应该是: img1 = cv2.imread("C:\Users\zdy\Desktop\Learn\pythonProject\image\cat.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 这样就可以正确读取名为"cat.jpg"的图像,并将其以灰度图像的形式存储在img1变量中。

img1 = cv2.imread(("C:\Users\zdy\Desktop\Learn\pythonProject\image\cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imread()是OpenCV库中的一个函数,用于读取图像文件。在这个例子中,img1是一个变量,通过调用cv2.imread()函数来读取图像文件。括号中的第一个参数是图像文件的路径,即"C:\Users\zdy\Desktop\Learn\pythonProject\image\cat.jpg"。第二个参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE表示以灰度图像的形式读取图像。 读取图像后,可以对其进行各种图像处理操作,比如显示、保存、转换颜色空间等。

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ROWS = 150 COLS = 150 # # ROWS = 128 # COLS = 128 CHANNELS = 3 def read_image(file_path): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_COLOR) return cv2.resize(img, (ROWS, COLS), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) def predict(): TEST_DIR = 'D:/final/CatVsDog-master/media/img/' result = [] # model = load_model('my_model.h5') model = load_model('D:/final/CatVsDog-master/venv/Include/VGG/model.h5') test_images = [TEST_DIR + i for i in os.listdir(TEST_DIR)] count = len(test_images) # data = np.ndarray((count, CHANNELS, ROWS, COLS), dtype=np.uint8) data = np.ndarray((count, ROWS, COLS, CHANNELS), dtype=np.uint8) # print("图片网维度:") print(data.shape) for i, image_file in enumerate(test_images): image = read_image(image_file) # print() data[i] = image # data[i] = image.T if i % 250 == 0: print('处理 {} of {}'.format(i, count)) test = data predictions = model.predict(test, verbose=0) dict = {} urls = [] for i in test_images: ss = i.split('/') url = '/' + ss[3] + '/' + ss[4] + '/' + ss[5] urls.append(url) for i in range(0, len(predictions)): if predictions[i, 0] >= 0.5: print('I am {:.2%} sure this is a Dog'.format(predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为:关!" else: print('I am {:.2%} sure this is a Cat'.format(1 - predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为:开!" plt.imshow(test[i]) # plt.imshow(test[i].T) plt.show() # time.sleep(2) # print(dict) # for key,value in dict.items(): # print(key + ':' + value) return dict if __name__ == '__main__': result = predict() for i in result: print(i)

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