cannot identify image file 'E:\\imgs\\Images\\coat_length_labels\\._00166bc989b613f424ae073f980cf196.jpg'出现该错误,请给出改正后的代码

时间: 2024-03-03 18:46:15 浏览: 18
出现"cannot identify image file"错误通常是由于文件路径错误或者文件格式不受支持导致的。要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 检查文件路径:确保文件路径是正确的,并且文件存在于指定的位置。你提供的错误信息中的文件路径是"E:\\imgs\\Images\\coat_length_labels\\._00166bc989b613f424ae073f980cf196.jpg",请确保该路径下存在名为"00166bc989b613f424ae073f980cf196.jpg"的文件。 2. 检查文件格式:确认文件的格式是否受支持。常见的图片格式包括JPEG、PNG、GIF等。如果你的文件不是这些格式之一,可能会导致无法识别的错误。你可以尝试打开其他图片查看是否也会出现相同的错误。 3. 使用合适的库进行图片处理:如果你正在使用某个库来处理图片,例如PIL(Pillow)或OpenCV,确保你使用的是最新版本,并且该库支持你要处理的图片格式。 以下是一个示例代码,用于使用PIL库打开并显示一张图片: ```python from PIL import Image image_path = "E:\\imgs\\Images\\coat_length_labels\\00166bc989b613f424ae073f980cf196.jpg" try: image = Image.open(image_path) image.show() except Exception as e: print("Error:", e) ``` 请注意,上述代码中的`image_path`变量应该是正确的文件路径。如果图片格式受支持并且文件路径正确,那么图片应该能够成功打开并显示出来。

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将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

# 定义数据集读取器 def load_data(mode='train'): # 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz' print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile)) data = json.load(gzip.open(datafile)) train_set, val_set, eval_set = data # 数据集相关参数,图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS IMG_ROWS = 28 IMG_COLS = 28 if mode == 'train': imgs = train_set[0] labels = train_set[1] elif mode == 'valid': imgs = val_set[0] labels = val_set[1] elif mode == 'eval': imgs = eval_set[0] labels = eval_set[1] imgs_length = len(imgs) assert len(imgs) == len(labels), \ "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format( len(imgs), len(labels)) index_list = list(range(imgs_length)) # 读入数据时用到的batchsize BATCHSIZE = 100 # 定义数据生成器 def data_generator(): if mode == 'train': random.shuffle(index_list) imgs_list = [] labels_list = [] for i in index_list: img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32') img_trans=-img #转变颜色 label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('int64') label_trans=label imgs_list.append(img) imgs_list.append(img_trans) labels_list.append(label) labels_list.append(label_trans) if len(imgs_list) == BATCHSIZE: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) imgs_list = [] labels_list = [] # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE, # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch if len(imgs_list) > 0: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) return data_generator

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