self.raw_h, self.raw_w = cv2.imread(self.current_img).shape[:2] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'
时间: 2023-10-13 09:57:59 浏览: 112
这个错误通常是由于`cv2.imread()`函数无法读取到图像文件而导致返回`None`对象引起的。可能的原因包括文件路径错误、文件格式不受支持或者文件不存在。请确保`self.current_img`变量包含正确的图像文件路径,并且图像文件存在且格式受支持。你可以检查一下这些方面,看看是否能够解决这个问题。
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import torchimport cv2import numpy as npfrom models.experimental import attempt_loadfrom utils.general import non_max_suppressionclass YoloV5Detector: def __init__(self, model_path, conf_thresh=0.25, iou_thresh=0.45): self.conf_thresh = conf_thresh self.iou_thresh = iou_thresh self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.model = attempt_load(model_path, map_location=self.device) self.model.eval() def detect(self, image_path): img = cv2.imread(image_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float() / 255.0 # Run inference with torch.no_grad(): results = self.model(img, size=img.shape[-2:]) results = non_max_suppression(results, conf_thres=self.conf_thresh, iou_thres=self.iou_thresh) return results
这是一个使用 YOLOv5 模型进行目标检测的 Python 代码。该类 YoloV5Detector 包含了模型加载、图片预处理和推理的功能。具体来说,会使用 OpenCV 库读取图片,将其转换为 RGB 格式,然后转换为 PyTorch 的 Tensor 格式,并将其送入 YOLOv5 模型中进行推理。最后,使用非极大值抑制算法(NMS)筛选出检测出来的物体,并返回结果。其中,conf_thresh 和 iou_thresh 分别表示置信度和重叠阈值,可以通过调整这两个参数来控制检测结果的准确率和召回率。
解释代码:class ImageDataset(Dataset): def __init__(self, dir_path): self.dir_path = dir_path self.images = get_images(dir_path) def __len__(self): return len(self.images) def __getitem__(self, idx): img_path = self.images[idx] img = torch.from_numpy(cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)).float() # 将numpy -> byteTensor -> floatTensor return img.reshape(1, img.shape[0], img.shape[1]) #返回(1,H,W)的Tensor
这段代码定义了一个自定义的数据集类 ImageDataset,用于加载图像数据集。
在类的构造函数中,接收一个参数 dir_path,表示图像数据集所在的目录路径。在构造函数内部,调用 get_images 函数获取该目录下所有图像文件的路径,并将结果保存在 self.images 变量中。
类中还实现了三个方法:
1. __len__(self): 该方法返回数据集的大小,即图像文件的数量,通过返回 self.images 的长度实现。
2. __getitem__(self, idx): 该方法获取数据集中指定索引 idx 处的图像数据。首先根据索引 idx 获取对应的图像文件路径 img_path。然后使用 cv2.imread 函数读取图像文件,并将其转换为灰度图像(cv2.IMREAD_GRAYSCALE)。接着,使用 torch.from_numpy 将图像数据转换为 byteTensor 类型,并通过 .float() 将其转换为 floatTensor 类型。最后,返回形状为 (1, H, W) 的张量,其中 H 和 W 分别表示图像的高度和宽度。
这个自定义数据集类的作用是方便地加载图像数据集,并将图像数据转换为适合模型输入的张量格式。通过实现 __len__ 方法和 __getitem__ 方法,可以方便地获取数据集的大小和指定索引处的图像数据。
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