使用image.crop出现ValueError: Coordinate 'lower' is less than 'upper'，如何改正

时间: 2023-06-06 13:05:20 浏览: 1067
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提示错误的图片

star4星 · 用户满意度95%
这个问题通常是由于给定的坐标值有误导致的。可以检查一下给定的坐标值，确保lower坐标的值大于等于upper坐标的值。还可以尝试使用其他参数来调整裁剪的位置和大小，以避免这个错误。如果问题仍然存在，可以尝试查看相关的文档或搜索相关的解决方案。
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ValueError: Coordinate 'lower' is less than 'upper'

根据你提供的错误消息，"ValueError: Coordinate 'lower' is less than 'upper'"，错误很可能发生在Image.py文件中。具体来说，这个错误是由crop方法中的参数box引起的。 在crop方法中，参数box是一个包含左上角和...

def crop(self, box=None): """ Returns a rectangular region from this image. The box is a 4-tuple defining the left, upper, right, and lower pixel coordinate. See :ref:coordinate-system. Note: Prior to Pillow 3.4.0, this was a lazy operation. :param box: The crop rectangle, as a (left, upper, right, lower)-tuple. :rtype: :py:class:~PIL.Image.Image :returns: An :py:class:~PIL.Image.Image object. """ if box is None: return self.copy() if box[2] < box[0]: msg = "Coordinate 'right' is less than 'left'" raise ValueError(msg) elif box[3] < box[1]: msg = "Coordinate 'lower' is less than 'upper'" raise ValueError(msg) self.load() return self._new(self._crop(self.im, box))

具体来说，如果传入的box参数中，右边的坐标值小于左边的坐标值，就会引发ValueError异常并抛出"Coordinate 'right' is less than 'left'"的错误消息。 你需要检查传入crop方法的box参数，确保右边的坐标值大于左边...

import random from PIL import Image import numpy as np class DataAugmentation: def __init__(self, dataset): self.dataset = dataset def rotate(self, image, angle): rotated_image = image.rotate(angle) return rotated_image def crop(self, image, crop_size): width, height = image.size left = random.randint(0, width - crop_size) upper = random.randint(0, height - crop_size) right = left + crop_size lower = upper + crop_size cropped_image = image.crop((left, upper, right, lower)) return cropped_image def mirror(self, image): mirrored_image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) return mirrored_image def augment(self, num_samples, crop_size): augmented_dataset = [] for i in range(num_samples): image = Image.open(self.dataset[i]) operations = [self.rotate, self.crop, self.mirror] operation = random.choice(operations) if operation == self.rotate: angle = random.randint(0, 360) augmented_image = self.rotate(image, angle) elif operation == self.crop: augmented_image = self.crop(image, crop_size) else: augmented_image = self.mirror(image) augmented_dataset.append(np.array(augmented_image)) return augmented_dataset

- crop(image, crop_size)：裁剪图像，接受一个图像和裁剪尺寸作为参数，并返回裁剪后的图像。 - mirror(image)：镜像图像，接受一个图像作为参数，并返回镜像后的图像。 - augment(num_samples, crop_size)：...
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from PIL import Image for i in range(1,45): img = Image.open("C://Users/xiaoran.ma/Desktop/Desk/dream/pic/str(i).png") print(img.size) cropped = img.crop((100, 0, 1200,625)) # (left, upper, right, lower) cropped.save("C://Users/xiaoran.ma/Desktop/Desk/dream/pic_cut/str(i).png")

这段代码使用了 Python Imaging Library (PIL) 库中的 Image 模块。它在循环中打开了一个文件夹中编号从 1 到 44 的图片，并输出每个图片的尺寸。然后它对每个图片进行了裁剪，裁剪区域的左上角坐标为 (100, 0)，右...

image.crop()说明和示例

示例：from PIL import Image # 导入图像处理模块 im = Image.open("sample.png") # 打开一张图片 cropIm = im.crop((100, 200, 300, 400)) # 使用crop函数裁剪出一个矩形 cropIm.show() # 展示裁剪后的图像 ...

更改这段代码，让它可以从文件夹中读取图片并进行批量操作from PIL import Image import os # 加载图像 image_path = "D:/pythonProject/image_dir/DL2D00001601.jpg" # 替换为你的图像文件路径 image = Image.open(image_path) # 定义切割参数 num_rows = 4 # 指定行数 num_cols = 8 # 指定列数 # 计算每个小图像的宽度和高度 width, height = image.size crop_width = width // num_cols crop_height = height // num_rows # 切割图像并保存小图像 for i in range(num_rows): for j in range(num_cols): # 计算切割框的左上角和右下角坐标 left = j * crop_width upper = i * crop_height right = left + crop_width lower = upper + crop_height # 切割图像 crop = image.crop((left, upper, right, lower)) # 创建保存路径 save_dir = 'crop_dir' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 保存文件到指定路径下 crop.save(f"{save_dir}/crop_{i}_{j}.jpg")

crop = image.crop((left, upper, right, lower)) # 创建保存路径 save_dir = 'crop_dir' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 获取文件名和扩展名 name, ext = os.path.splitext...

mg_crop = img_read.crop((x, y, x + w, y + h)) image_save_name = image_path_name.split ('/')[-2] + '_' + \ image_path_name.split ('/')[-1].split ('.')[0] image_save_path = dataset_image_path.rsplit('/', 1)[0] image_save_path_name = image_save_path + '/' + image_save_name + \ '_crop_' + str ( x) + '-' + str (y) + '-' + str (x + w) + '-' + str ( y + h) + '_iou_' + str (iou) + '.jpg' logging.debug('image_save_path_name {}'.format(image_save_path_name)) img_crop.save(image_save_path_name) logging.debug('img_crop {} {} {}'.format(img_crop.format, img_crop.size, img_crop.mode)) 报错:ValueError: cannot write empty image as JPEG

这个错误通常是因为你尝试将一个空的图像保存... img_crop.save(image_save_path_name) 这样可以避免保存空图像的情况。如果问题仍然存在，你可以检查一下你的图像处理代码，确保它能够正确地加载和处理图像数据。

class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=False, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop # 随机裁剪 self.random_flip = random_flip # 随机翻转 def len(self): return len(self.local_images) # 获取数据集的数量，对于类而言，len()函数是没有办法直接计算类的长度的，如果在类中没有定义__len__()方法 # 来指明程序到底该计算哪个属性的长度时，在终端我们必须采用len(对象.属性)才能得到我们想要的结果。 def getitem(self, idx): path = self.local_images[idx] with bf.BlobFile(path, "rb") as f: pil_image = Image.open(f) pil_image.load() pil_image = pil_image.convert("RGB") if self.random_crop: arr = random_crop_arr(pil_image, self.resolution) else: arr = center_crop_arr(pil_image, self.resolution) if self.random_flip and random.random() < 0.5: arr = arr[:, ::-1] arr = arr.astype(np.float32) / 127.5 - 1 out_dict = {} if self.local_classes is not None: out_dict["y"] = np.array(self.local_classes[idx], dtype=np.int64) return np.transpose(arr, [2, 0, 1]), out_dict,调用ImageDataset类时如果 dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, )这样调用，getitem方法中的索引idx是什么

在这个方法中，首先会读取对应索引的图片路径，然后使用Pillow库中的Image.open()方法读取图片信息，接着进行随机裁剪和随机翻转等预处理操作，最后返回处理后的图片信息和对应的标签信息（如果有标签的话）。

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