img_path, lab = line.strip().split('\t') #读入图片 img = cv2.imread(img_path)

这段代码是读入一张图片，并使用OpenCV库中的imread函数将其加载到内存中。具体来说，代码首先将读入的一行文本按照制表符分隔符划分成两部分，第一部分是图片的路径，第二部分是该图片的标签。然后，使用Python的strip函数去除路径字符串两端的空格，接着调用OpenCV库的imread函数读入该路径对应的图片。最后，将读入的图片赋值给img变量，以备后续使用。

相关问题

def Normalization(): img_path = "results" save_path = "Normalresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = cv2.imread(img) result = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32) result = img / 255.0 # cv2.normalize(img, result, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F) print(result) image = np.uint8(result * 255.0) print((img == image).all()) # cv2.imshow("norm",result) # cv2.waitKey(1000) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), image)

这段代码的作用是将指定路径下的所有图片进行归一化处理，并将处理后的图片保存到指定的保存路径中。具体来说，代码首先使用 os 库中的 listdir 函数获取指定路径下所有图片的文件名，接着使用循环遍历每个图片文件名。在循环中，使用 cv2 库中的 imread 函数读取当前图片，然后创建一个与当前图片大小相同的全零数组 result，并将当前图片的像素值除以 255.0，从而将像素值变为 [0,1] 的范围。接着，代码将 result 数组中的像素值乘以 255.0 并转换为整型，得到归一化后的图片 image，并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将 image 保存到指定的保存路径中。最后，代码对比原始图片和归一化后的图片的像素值是否一致，并输出结果。

floder_path = 'F:/mask_4/img/OD' save_r_floder = 'F:/mask_4/img/predic' for img_name in os.listdir(floder_path): img_path = floder_path +'/'+ img_name image = cv2.imread(img_path) img = image.copy() img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(np.uint8(img)) r_img = np.array(mask_rcnn.detect_image(img)) r_img = cv2.cvtColor(r_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) save_path = save_r_floder +'/'+img_name.split('.')[0]+'_new.jpg' cv2.imwrite(save_path,r_img)无法写入图片

如果你的代码无法写入图片，可能有以下几种原因：

1. 检查文件夹路径是否正确。请确保`floder_path`和`save_r_floder`都是存在的文件夹路径，并且文件夹中有图片文件。

2. 检查是否安装了必要的Python库。请确保你已经安装了使用到的库，例如OpenCV和Pillow。

3. 检查代码中是否有错误。请逐行检查代码，确认代码是否有语法错误或者逻辑错误。

如果以上方法都无法解决问题，请提供更多细节信息，例如代码运行时的错误提示等，以便我更好地理解问题所在。