x_train_path = os.path.join(base_dir, "image") y_train_path = os.path.join(base_dir, 'label') x_train = cv2.imread(x_train_path, cv2.IMREAD_COLOR) y_train = cv2.imread(y_train_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

时间: 2023-12-24 19:13:10 浏览: 124
这个错误通常是由于 `cv2.imread()` 没有读取到图片导致的。可以使用以下方法检查读取到的图片是否为 None: ``` print(x_train is None) print(y_train is None) ``` 如果输出结果中有一个为 True,那么说明该图片没有被正确读取。可以检查图片路径是否正确,以及图片格式是否正确。另外,如果图片路径中包含中文,也可能会导致无法正确读取图片。您可以尝试将路径改为英文或使用 `glob` 库来读取所有图片。
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base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # # image = cv2.imread(x_train, y_train,cv2.IMREAD_COLOR) # x_train = np.asarray(x_train) # y_train = np.asarray(y_train) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5

这段代码中,`os.path.join()` 函数用于拼接路径字符串,将 `base_dir` 和 `"image"`、`"label"` 这两个目录名拼接成完整的文件路径。但是在后面的代码中,`x_train` 和 `y_train` 变量的类型仍然是字符串类型,不能直接用于读取图像数据。 要读取图像数据,需要使用 `cv2.imread()` 函数来读取图像文件,并将其转换为 NumPy 数组。同时,在读取图像数据之前,还需要对文件路径进行适当的处理,以确保文件路径的正确性。例如,在 Windows 系统中,需要使用双反斜杠来表示路径分隔符。 修改后的示例代码如下: ```python import os import cv2 import numpy as np # 定义数据集路径 base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' x_train_path = os.path.join(base_dir, 'image') y_train_path = os.path.join(base_dir, 'label') # 读取图像数据 x_train = cv2.imread(x_train_path, cv2.IMREAD_COLOR) y_train = cv2.imread(y_train_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 数据归一化 x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5 ``` 这样,就可以正确读取图像数据,并将其转换为 NumPy 数组。同时,也可以根据具体需求选择不同的读取模式。

base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' os.chmod(base_dir, 0o755) x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') if isinstance(x_train,str): x_train = np.loadtxt(x_train).astype(np.float64) y_train = np.loadtxt(y_train).astype(np.float64) else: x_train = x_train.astype(np.float64) y_train = y_train.astype(np.float64)修改代码能成功运行

这段代码可能会存在一些问题,需要根据具体情况进行修改。但根据我理解,可能需要进行以下修改: 1. 将路径中的 "\\" 改为 "/",因为在 Python 中 "\\" 是转义字符,可能会导致路径无法正确识别。 2. 使用 os 模块中的函数读取文件,而不是使用 np.loadtxt() 函数。可以使用 os.listdir() 函数获取文件列表,再使用 np.load() 函数加载每个文件。 3. 对于读取的数据,需要进行归一化等预处理操作,才能用于训练模型。可以使用 sklearn.preprocessing 模块中的函数进行处理。 根据以上修改,可以得到如下代码: ``` import os import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler base_dir = 'C:/Users/dell/Desktop/U/Unet3-Plus-main/Unet3+' os.chmod(base_dir, 0o755) x_train_dir = os.path.join(base_dir, "image") y_train_dir = os.path.join(base_dir, 'label') x_train_list = os.listdir(x_train_dir) y_train_list = os.listdir(y_train_dir) x_train = [] y_train = [] for x_file, y_file in zip(x_train_list, y_train_list): x_path = os.path.join(x_train_dir, x_file) y_path = os.path.join(y_train_dir, y_file) x_data = np.load(x_path) y_data = np.load(y_path) x_train.append(x_data) y_train.append(y_data) x_train = np.array(x_train).astype(np.float64) y_train = np.array(y_train).astype(np.float64) scaler = MinMaxScaler() x_train = scaler.fit_transform(x_train) y_train = scaler.fit_transform(y_train) ```
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