image.save(os.path.join(img_root, 'photo2') + '/' + image_name + str(index) + '.jpg') AttributeError: 'str' object has no attribute 'save'

时间: 2023-12-15 08:06:00 浏览: 27
这个错误是因为你将一个字符串对象传递给了 `save()` 方法,而它只能接受一个图像对象。请确认你的 `image` 对象是一个图像对象,例如 PIL 库中的 `Image` 类,然后再使用 `save()` 方法。 例如,如果你使用的是 PIL 库,可以使用类似以下的代码来打开一个图像: ``` from PIL import Image image = Image.open('path/to/image.jpg') ``` 然后,你可以使用 `save()` 方法将图像保存到指定的文件夹中: ``` image.save(os.path.join(img_root, 'photo2', image_name + str(index) + '.jpg')) ``` 注意,`os.path.join()` 方法可以将多个路径组合成一个完整的路径,并且在不同操作系统中都可以正常工作。在上面的代码中,我们将文件名和索引号添加到路径中,并使用 `/` 作为文件夹分隔符。
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image.save(os.path.join(path,

根据提供的引用内容,`os.path.join()`函数可以将多个路径组合成一个完整的路径,并且会自动根据操作系统的不同将路径分隔符进行转换。而`os.path.abspath()`函数可以返回一个路径的绝对路径表示。 根据提供的代码,`image.save(os.path.join(path, ...))`中的`os.path.join(path, ...)`可以将`path`和后面的参数组合成一个完整的路径,然后作为`image.save()`函数的参数传入,从而将图片保存到指定的路径中。

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为JPEG格式。这可能是由于你在裁剪过程中没有正确处理图像数据导致的。你可以在保存图像之前,加上以下代码来检查图像是否为空: ``` if img_crop.mode != "RGB" or img_crop.size[0] == 0 or img_crop.size[1] == 0: print("Error: empty or invalid image") else: 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。

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以以下代码为基础,绘制图片来 显示数据增强的过程和结果:def flip(root_path,img_name): #翻转图像 img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) filp_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # filp_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_flip.jpg')) return filp_img def rotation(root_path, img_name): img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) rotation_img = img.rotate(20) #旋转角度 # rotation_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_rotation.jpg')) return rotation_img def randomColor(root_path, img_name): #随机颜色 """ 对图像进行颜色抖动 :param image: PIL的图像image :return: 有颜色色差的图像image """ image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 color_image = ImageEnhance.Color(image).enhance(random_factor) # 调整图像的饱和度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 brightness_image = ImageEnhance.Brightness(color_image).enhance(random_factor) # 调整图像的亮度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 contrast_image = ImageEnhance.Contrast(brightness_image).enhance(random_factor) # 调整图像对比度 random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 return ImageEnhance.Sharpness(contrast_image).enhance(random_factor) # 调整图像锐度 def contrastEnhancement(root_path, img_name): # 对比度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 1.5 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) return image_contrasted def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 1.5 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) return image_brightened def colorEnhancement(root_path,img_name):#颜色增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 1.5 image_colored = enh_col.enhance(color) return image_colored from PIL import Image from PIL import ImageEnhance import os #import cv2 import numpy as np imageDir="./test/0" #要改变的图片的路径文件夹 saveDir="./new" #要保存的图片的路径文件夹 for name in os.listdir(imageDir): saveName= name[:-4]+"id.jpg" image = Image.open(os.path.join(imageDir, name)) image.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"be.jpg" saveImage=brightnessEnhancement(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"fl.jpg" saveImage=flip(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"ro.jpg" saveImage=rotation(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName))

代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,怎么修改?给出完整代码

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