用Image.open函数读入灰度图

可以使用以下代码读入灰度图：

from PIL import Image

img = Image.open('path/to/image.png').convert('L')

其中，'path/to/image.png' 是你要读入的图片路径。convert('L') 表示将图片转换为灰度图。

相关问题

tensor_data = [] for image_path in image_list: image = Image.open(image_path) tensor = transforms(image)

这段代码看起来是将一个图像列表 `image_list` 中的每张图像读入内存，并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 格式。其中 `transforms` 是一个用于图像预处理的函数，它将图像转换为模型输入所需的格式。但是，代码中没有将转换后的 Tensor 加入到 `tensor_data` 中，导致 `tensor_data` 列表为空，因此在后续调用 `torch.stack()` 函数时出现了错误。你需要将转换后的 Tensor 加入到 `tensor_data` 列表中，代码应该修改为：

tensor_data = []
for image_path in image_list:
    image = Image.open(image_path)
    tensor = transforms(image)
    tensor_data.append(tensor)
tensor_data = torch.stack(tensor_data)

补充下列代码，完成将数据文件‘score.csv’读入列表，文件内容及输出结果如图所示。 注意：不要输入多余的空格，字符串标记请使西文单引号！ image.png image.png f=open('score.csv','r+') ls=[[]] for line in f: line= line.strip() ls.append( line.split(',') ) print(ls)

补充后的代码如下所示：

f = open('score.csv', 'r+')
ls = [[]]
for line in f:
    line = line.strip()
    ls.append(line.split(','))
print(ls)

这段代码使用`open`函数打开文件`score.csv`，然后使用循环逐行读取文件中的内容。在每一行中，首先使用`strip`方法去掉行末的换行符，然后使用`split`方法将每个学生的信息分割为一个列表。最后，将每个学生的信息列表添加到一个总列表`ls`中。注意，在总列表`ls`中，最开始添加了一个空列表，是为了避免在后续处理中出现索引错误。