``` self.img = cv2.imread(_path) ```

`cv2.imread()` 是 OpenCV 中读取图像文件的函数，用于读取指定路径下的图像文件并将其存储为一个 NumPy 数组。在这段代码中，`_path` 是一个图片文件的路径，`cv2.imread(_path)` 将读取该路径下的图片文件并将其存储为一个 NumPy 数组，然后将其赋值给 `self.img` 变量。

相关问题

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])

这段代码定义了一个名为`ImageDataset`的类，它是一个自定义的数据集类，继承自`torch.utils.data.Dataset`类。这个类用于加载图片数据集并进行预处理。

下面是对代码的解释：

- `__init__(self, dir_path)`：类的构造函数，接收一个参数`dir_path`，表示图片数据集所在的文件夹路径。
- `self.dir_path = dir_path`：将传入的`dir_path`赋值给类的实例变量`dir_path`。
- `self.images = get_images(dir_path)`：调用之前提到的`get_images()`函数，获取指定文件夹中所有图片文件的路径，并将这些路径保存在实例变量`images`中。

- `__len__(self)`：返回数据集中样本的数量。
- `return len(self.images)`：返回实例变量`images`中图片路径列表的长度，即数据集中样本的数量。

- `__getitem__(self, idx)`：根据给定的索引`idx`，返回对应索引处的一个样本。
- `img_path = self.images[idx]`：根据索引`idx`从实例变量`images`中获取对应索引处的图片路径。
- `img = torch.from_numpy(cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)).float()`：使用OpenCV库读取图片，并将其转换为灰度图像。然后，使用`torch.from_numpy()`将图片数据转换为PyTorch的Tensor对象，并使用`.float()`将其转换为浮点型Tensor。
- `return img.reshape(1, img.shape[0], img.shape[1])`：返回形状为(1, H, W)的Tensor，其中H和W分别表示图片的高度和宽度。这里使用`.reshape()`函数将Tensor的形状调整为指定的形状。

通过创建`ImageDataset`的实例，并使用索引访问其中的样本，你可以获取到数据集中的单个样本，该样本是经过预处理的灰度图像。

def start(): global img, pre_pts while True: root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() if f_path: img = cv.imread(f_path) break else: messagebox.showinfo("提示", "请选择文件！") 修改上述代码，使得打开本地文件夹不选文件或者关闭系统窗口后，使得下面的主界面窗口按钮仍能够触发start（）函数class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(self.show_resu) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) self.form = None def show_resu(self): img1, img2, img3, img4, text1, text2 = start() img1 = ndarray_to_qpixmap(img1) img2 = ndarray_to_qpixmap(img2) img3 = ndarray_to_qpixmap(img3) img4 = ndarray_to_qpixmap(img4) self.form = RESUshow(img1, img2, img3, img4, text1, text2) self.form.pushButton.clicked.connect(self.form.save_img4) self.form.show()

修改后的代码如下：

def start():
    global img, pre_pts
    f_path = filedialog.askopenfilename()
    if f_path:
        img = cv.imread(f_path)
        return img
    else:
        return None

class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow):
    def __init__(self, parent=None):
        super(Faceshow, self).__init__(parent)
        self.setupUi(self)
        self.main_button.clicked.connect(self.show_resu)
        self.main_exit.clicked.connect(self.quit)
        self.form = None

    def show_resu(self):
        img1 = start()
        if img1 is None:
            return
        img2, img3, img4, text1, text2 = process_image(img1)
        img1 = ndarray_to_qpixmap(img1)
        img2 = ndarray_to_qpixmap(img2)
        img3 = ndarray_to_qpixmap(img3)
        img4 = ndarray_to_qpixmap(img4)
        self.form = RESUshow(img1, img2, img3, img4, text1, text2)
        self.form.pushButton.clicked.connect(self.form.save_img4)
        self.form.show()

在修改后的代码中，将 `start()` 函数中的循环改为了单次调用，如果用户没有选择文件，则直接返回 `None` 值，不会阻塞主界面窗口按钮的触发。在 `show_resu()` 函数中，首先调用 `start()` 函数获取图像，如果返回值为 `None` 则直接返回，不再进行后续的图像处理和显示。