import cv2 import numpy as np import os def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵, degree越大,模糊程度越高 M = cv2.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv2.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree # 将UMat类型的图像转换为numpy数组类型的图像 blurred = cv2.filter2D(image.get(), -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv2.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) # 将numpy数组类型的图像转换为UMat类型的图像 blurred = cv2.UMat(blurred) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + str(i) img = cv2.imread("./deblur/"+i) img = cv2.UMat(img) img_ = motion_blur1(img) cv2.imwrite(outPath,img_.get()),上述代码出现问题: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get'

时间: 2024-03-21 10:39:25 浏览: 17
这个问题是由于UMat类型的图像没有get()方法导致的。可以使用UMat类型的图像本身进行处理,无需调用get()方法。 这里是修改后的代码: ```python import cv2 import numpy as np import os def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵, degree越大,模糊程度越高 M = cv2.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv2.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree # 将UMat类型的图像直接进行处理 blurred = cv2.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv2.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) blurred = cv2.UMat(blurred) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + str(i) img = cv2.imread("./deblur/"+i) img = cv2.UMat(img) img_ = motion_blur1(img) cv2.imwrite(outPath,img_.get()) ``` 这里直接对UMat类型的图像进行处理,无需调用get()方法。

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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

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