noisy_data_list = list(map(read_img, noisy_name_list, xx_list, yy_list)) File "/home/aistudio/EMVD/load_data_paddle.py", line 161, in read_img xx:xx + cfg.image_width * 2] # 256 * 256 TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这个错误通常发生在尝试对一个None对象进行索引或切片操作时。在你的代码中，可能是 read_img 函数返回了None对象，导致后面对它进行了索引或切片操作。你需要检查 read_img 函数的代码，确认它返回的对象是有效的，不是None。如果 read_img 函数确实返回了None，那么你需要找到原因，并修复代码，使其返回一个有效的对象。你可以通过添加条件检查来避免这个错误，例如 if my_object is not None: 来判断对象是否为空值。

相关问题

noisy_img = img + noise;把noise改成整数型matlab

当你想在MATLAB中向图像(img)添加噪声并保持噪声为整数类型时，可以将噪声变量（noise）转换成整数类型后再进行加法操作。首先，确保噪声(noise)是一个合适大小的整数矩阵。假设noise是一个单通道的整数噪声，你可以这样做：

% 假设img是一个MxN的灰度图像，而noise是一个同样尺寸的整数噪声
noisy_img = img + round(noise); % round()函数用于将浮点数噪声转换为最接近的整数

% 如果noise是多通道彩色图像，需要对每个颜色通道分别处理
% noise_rgb = uint8(noise); % 将彩色噪声转换为uint8（0到255范围内的整数）
% noisy_img_rgb = img + noise_rgb;

% 确保结果的类型和img一致，如果原图是uint8，那么noisy_img也是
if isequal(class(img), 'double') || isequal(class(img), 'single')
    noisy_img = cast(noisy_img, class(img));
end

noisy_img = img + noise;把noise改成整数型

在一些编程上下文中，当你想要向图像（img）添加噪声时，通常的做法是将噪声（noise）转化为与图像相同类型的数值，以便进行合理的叠加。如果噪声原本是一个整数，直接将其转换为与`img`相同的像素类型，通常是合适的。例如，在处理灰度图像时，噪声可能是8位整数；如果是彩色图像（RGB），噪声可能是每个通道的整数。

假设`img`是PIL库中的一个灰度图像，你可以这样做：

import numpy as np
from PIL import Image

# 假设img是灰度图像，noise是一个整数列表或数组
if isinstance(noise, list):
    noise = np.array(noise)
elif not isinstance(noise, (np.ndarray, int)):
    raise ValueError("Noise must be an integer or a numerical array")

# 将噪声调整到0-255范围内的灰度值
noisy_img = np.clip(img + noise, 0, 255).astype(np.uint8)

# 或者，如果img已经是uint8类型，不需要clip
noisy_img = img + noise.astype(np.uint8)

如果你的噪声已经是整数形式，并且大小与图像像素值一致，可以直接进行这样的赋值操作。但是，如果噪声是不适合直接与图像像素相加的，可能需要额外的处理。