sh = imageio.imread(img0).shape

这段代码是使用 imageio 库中的 imread 函数读取图像文件，并使用 shape 属性获取图像的形状信息。具体解释如下：

1. `imageio.imread(img0)`：这里的 `imageio.imread()` 函数用于读取 `img0` 文件，并将其转换为一个 NumPy 数组。`img0` 是图像文件的路径。

2. `.shape`：这是 NumPy 数组的一个属性，用于获取数组的形状信息。对于图像数组来说，它返回一个元组，其中包含图像的高度、宽度和通道数（如果是彩色图像）。

所以，通过执行这段代码，可以获取到图像文件 `img0` 的形状信息，并将其赋值给变量 `sh`。你可以使用 `sh` 来访问图像的高度、宽度和通道数，例如 `sh[0]` 获取高度，`sh[1]` 获取宽度。

相关问题

DeprecationWarning: Starting with ImageIO v3 the behavior of this function will switch to that of iio.v3.imread. To keep the current behavior (and make this warning disappear) use `import imageio.v2 as imageio` or call `imageio.v2.imread` directly. input_img = imageio.imread('C:/Users/86182/Desktop/network_models/data_set/Plant_data/train/Apple_Black_rot/0ca16873-eeac-47e9-9a87-1859950daab7___JR_FrgE.S 2835.JPG')

这是一个警告（DeprecationWarning），通常是由于使用了不推荐使用的函数或功能而导致的。在这种情况下，你使用的是ImageIO的一个旧的读取图像的函数，但是在ImageIO的新版本中，该函数的行为已经发生了变化。警告建议使用新的函数或指定旧版本的函数来避免这个警告。

要解决这个问题，有几种方法可以尝试：

1. 使用警告中提供的建议，在导入ImageIO时使用`import imageio.v2 as imageio`而不是`import imageio`。

import imageio.v2 as imageio

input_img = imageio.imread('C:/Users/86182/Desktop/network_models/data_set/Plant_data/train/Apple_Black_rot/0ca16873-eeac-47e9-9a87-1859950daab7___JR_FrgE.S 2835.JPG')

2. 直接调用ImageIO v2的函数。这可以通过使用`imageio.v2.imread()`函数来实现。

import imageio

input_img = imageio.v2.imread('C:/Users/86182/Desktop/network_models/data_set/Plant_data/train/Apple_Black_rot/0ca16873-eeac-47e9-9a87-1859950daab7___JR_FrgE.S 2835.JPG')

这两种方法都可以避免这个警告，但是如果你使用的是ImageIO的其他功能，可能需要对代码进行更改以适应新版本的API。

test_images = [...] # 定义测试集图像路径 test_data = [] for path in test_images: image = imageio.imread(path) image = np.expand_dims(image, axis=-1) image = image / 255.0 test_data.append(image) test_data = np.array(test_data) predictions = model.predict(test_data)测试文件路径为test,怎么改

你可以使用os模块读取test文件夹中的所有图像文件路径，然后进行预测。以下是示例代码：

import os
import imageio
import numpy as np

test_images_dir = 'test'  # 测试集图像文件夹路径
test_images = os.listdir(test_images_dir)  # 获取测试集图像文件夹中所有文件的文件名
test_data = []

for image_name in test_images:
    image_path = os.path.join(test_images_dir, image_name)  # 拼接图像文件路径
    image = imageio.imread(image_path)  # 读取图像文件
    image = np.expand_dims(image, axis=-1)  # 对图像进行扩展维度
    image = image / 255.0  # 对图像进行归一化
    test_data.append(image)

test_data = np.array(test_data)  # 将测试数据转换为numpy数组
predictions = model.predict(test_data)  # 对测试数据进行预测

注意：以上代码中的`model`指的是你训练好的模型，需要先加载或重新训练。