python中img_list = []如何将图片加载到列表中

时间: 2023-06-06 07:04:39 浏览: 261
您可以使用Pillow库中的Image模块来加载图片并将其添加到列表中。可以使用以下代码实现: from PIL import Image img_list = [] # 初始化空列表 # 遍历图片文件夹中的所有图片 for i in os.listdir('图片文件夹路径'): # 只处理图片文件 if i.endswith('.jpg') or i.endswith('.png') or i.endswith('.jpeg'): # 打开图片并添加到列表中 img = Image.open(i) img_list.append(img) 注意,这需要将图片文件夹中的所有图片一一加载并添加到列表中,因此如果图片数量很多,可能需要等待一段时间。
相关问题

import cv2 # 加载图片列表 img_list = ['打印1.png', '打印2.png', 'img111.png'] img_index = 0 # 创建窗口并显示第一张图片 cv2.namedWindow('image') cv2.imshow('image', cv2.imread(img_list[img_index])) # 定义按钮回调函数 def next_image_callback(event, x, y, flags, param): global img_index img_index = (img_index + 1) % len(img_list) cv2.imshow('image', cv2.imread(img_list[img_index])) # 创建按钮并绑定回调函数 cv2.createButton('Next', next_image_callback) # 进入主循环 while True: key = cv2.waitKey() if key == 27: # 按下ESC键退出 break cv2.destroyAllWindows()显示找不到图片

这个问题通常是因为程序找不到指定的图片文件导致的。 请确保你的图片文件确实存在,且路径正确。你可以尝试使用绝对路径或者相对路径来指定图片文件的路径。例如,如果你的图片文件位于当前工作目录下的 `images` 子目录中,那么可以使用如下代码来加载图片: ```python img_list = ['./images/打印1.png', './images/打印2.png', './images/img111.png'] ``` 如果你不确定图片文件的路径是否正确,可以使用 `os.path.exists` 函数来检查文件是否存在。例如: ```python import os for img_path in img_list: if not os.path.exists(img_path): print(f'File not found: {img_path}') ``` 这段代码会逐一检查图片文件是否存在,如果某个文件不存在,则输出错误信息。你可以根据输出的错误信息来找出问题所在,并进行修复。

arr = np.load('./data/imageData.npz') img_list = arr['arr_0'] label_list =arr['arr_1'] print(img_list.shape,label_list.shape)

ChatGPT: 这是一个关于 Python 代码的问题,我可以回答。这段代码将从 './data/imageData.npz' 文件中加载图像数据和标签数据,并将它们存储在 img_list 和 label_list 变量中。最后,它将打印出 img_list 和 label_list 的形状。

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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

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