这段代码就是运行的不对，它的错误始终就是img = img.reshape((-1, 3)).astype(np.float32) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'reshape'

这个错误可能是由于读取图片的路径有误或者图片文件夹中存在某些无法读取的图片导致的。

你可以尝试检查以下几个可能的问题：

1. 检查 `folder_path` 是否是正确的 ovito 图片文件夹路径。
2. 检查 ovito 图片文件夹中是否存在非图片文件，如果存在需要将其删除。
3. 检查图片文件的格式是否正确，例如是否都为 `.png` 或 `.jpg` 格式。

如果以上检查都没有问题，你可以尝试打印出读取的图片路径，检查是否有某些图片无法被正确读取。例如，你可以在读取图片之前加入以下代码：

for filename in os.listdir(folder_path):
    img_path = os.path.join(folder_path, filename)
    print(img_path)  # 打印出图片路径，检查是否有无法读取的图片
    img = cv2.imread(img_path)
    ...

希望这些提示可以帮助你找到问题所在。

相关问题

def image_processing(img,device): img = cv2.resize(img, (168,48)) img = np.reshape(img, (48, 168, 3)) # normalize img = img.astype(np.float32) img = (img / 255. - mean_value) / std_value img = img.transpose([2, 0, 1]) img = torch.from_numpy(img) img = img.to(device) img = img.view(1, *img.size()) return img

这段代码是图像处理的函数，它实现的功能是将原始图像进行大小重置、归一化处理和转换成 PyTorch 的张量格式。具体来说，该函数实现了以下几个步骤：

1. 使用 OpenCV 库中的 cv2.resize() 函数将原始图像重置为大小为 (168, 48) 的图像。

2. 将图像的像素值从 [0, 255] 范围归一化到 [-1, 1] 范围，以便于神经网络的处理。这里使用了预先计算好的均值和标准差值进行归一化，mean_value 和 std_value 分别代表均值和标准差。

3. 将图像的维度顺序从 (48, 168, 3) 转换为 (3, 48, 168) 的格式，以符合 PyTorch 的输入格式要求。

4. 将图像转换成 PyTorch 的张量格式，并将其移动到指定的设备上（例如 CPU 或 GPU）。

5. 将图像的维度扩展一维，以符合神经网络的输入要求。

最终，该函数返回处理后的图像张量。

def image_processing(img,device): #img = cv2.resize(img, (32,32)) #img = np.reshape(img, (32, 32, 3)) # normalize img = img.astype(np.float32) img = (img / 255. - mean_value) / std_value img = img.transpose([2, 0, 1]) img = torch.from_numpy(img) img = img.to(device) img = img.view(1, *img.size()) return img

这段代码是一个用于图像处理的函数，输入参数为原始图像和设备类型（CPU或GPU），返回值为经过预处理后的图像张量。

首先，该函数将输入的图像进行缩放和重构，使其变为32x32x3的三维数组，其中32x32是图像的尺寸，3代表RGB颜色通道。接着，函数对图像进行了标准化处理，即将像素值从[0, 255]范围转换到[-1, 1]范围，并且减去均值(mean_value)并除以标准差(std_value)。这是为了使得图像数据更加稳定，方便神经网络进行训练。然后，函数将图像的维度进行转换，使其变为通道维度在前，高度维度在中间，宽度维度在最后的形式。接着，函数将图像数据转换为PyTorch张量，并将其移动到指定的设备上。最后，函数将图像张量的形状变为1x3x32x32的四维数组，并返回该张量。