img = Image.open(img_path).convert('P')
时间: 2023-05-20 10:03:49 浏览: 60
这是一个关于 Python 图像处理的问题,Image 是 Python 的一个图像处理库,open() 方法用于打开一张图片,convert() 方法用于将图片转换为指定的模式。在这个问题中,我们打开了一个图片并将其转换为 P 模式。
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def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状,我感觉不对,我应该删除那两行代码啊
是的,你是正确的。在这个数据生成器函数中,`print(img_tensor.shape)` 这行代码是不必要的,因为它只是输出张量的形状,而不是将它们返回给调用者。因此,你可以将这两行代码删除,如下所示:
```python
def data_generator():
for folder in os.listdir("D:/wjd"):
for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):
file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')
for file_path in file_paths:
img = Image.open(file_path)
img = img.resize((224, 224))
img_arr = np.array(img)
img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr)
img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0)
yield img_tensor
```
这样修改后,这个函数将会生成一个张量序列,每个张量代表一个图片。你可以将这个函数作为参数传递给你的模型,用于训练和测试。
修改代码:import os from PIL import Image import glob import numpy as np # 遍历文件夹 folder_path = 'E:/机器学习/helefull/labels' folders = os.listdir(folder_path) # print(folders) for filename in glob.glob(r'E:/机器学习/helefull/labels/*.png'): img=Image.open(filename).convert("RGB") # images=np.asarray(img) # print(images) # 只处理其中的20个文件夹 folder for folder in folders[:20]: folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder) # print(folder_full_path) if os.path.isdir(folder_full_path): images = os.listdir(folder_full_path) print(images) blank_img = Image.new('RGB', (417, 354), (0, 0, 0)) for i,image_name in images: # 打开当前图片 img_path = os.path.join(folder_full_path, image_name) img = Image.open(img_path) # 遍历每一个像素点 for x in range(img.width): for y in range(img.height): # 如果当前像素点值为255,则将该像素点在空白图片上标记为i+1 if img.getpixel((x, y)) == 255: blank_img.putpixel((x, y), i+100) blank_img.save(f'new_{folder}.png')
import os
from PIL import Image
import glob
import numpy as np
# 遍历文件夹
folder_path = 'E:/机器学习/helefull/labels'
folders = os.listdir(folder_path)
for filename in glob.glob(r'E:/机器学习/helefull/labels/*.png'):
img = Image.open(filename).convert("RGB")
# images=np.asarray(img)
# print(images)
# 只处理其中的20个文件夹
for folder in folders[:20]:
folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder)
# print(folder_full_path)
if os.path.isdir(folder_full_path):
images = os.listdir(folder_full_path)
print(images)
blank_img = Image.new('RGB', (417, 354), (0, 0, 0))
for i, image_name in enumerate(images):
# 打开当前图片
img_path = os.path.join(folder_full_path, image_name)
img = Image.open(img_path)
# 遍历每一个像素点
for x in range(img.width):
for y in range(img.height):
# 如果当前像素点值为255,则将该像素点在空白图片上标记为i+1
if img.getpixel((x, y)) == 255:
blank_img.putpixel((x, y), i+100)
blank_img.save(f'new_{folder}.png')
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