通过 img = cv2.imread(path + item)读出来的img为'/root/Resnet/Resnet/IS9.png'，正确的应为'/root/Resnet/Resnet/IS/9.png'如何修改

可以使用Python中的字符串操作函数来实现这个修改，比如使用replace函数将字符串中的IS9替换成IS/9。具体代码如下：

img_path = '/root/Resnet/Resnet/IS9.png'
correct_path = img_path.replace('IS9', 'IS/9')
print(correct_path)

输出结果为：`/root/Resnet/Resnet/IS/9.png`

你也可以将这段代码放在你的程序中，替换掉原来读取图片的语句，从而得到正确的图片路径。

相关问题

为一个指纹特征码提取器编写一段脚本，要求可自动遍历文件内任意格式的全部图片，并将每个特征码输出到同一个txt文件中，令其可以作为ResNet50模型的训练集

可以使用Python中的OpenCV库来读取图片并提取指纹特征码，使用os库来遍历文件夹。下面是一个示例脚本：

import cv2
import os

# 定义特征码提取函数
def extract_features(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 在这里添加指纹特征码提取算法的代码
    feature = "example_feature_code"
    return feature

# 遍历文件夹
for root, dirs, files in os.walk("image_folder"):
    for file in files:
        # 只处理.jpg和.png格式的图片
        if file.endswith(".jpg") or file.endswith(".png"):
            image_path = os.path.join(root, file)
            feature = extract_features(image_path)
            # 将特征码写入txt文件
            with open("features.txt", "a") as f:
                f.write(feature + "\n")

这个脚本会遍历名为"image_folder"的文件夹中的所有.jpg和.png格式的图片，对每张图片调用extract_features函数提取指纹特征码，然后将特征码写入名为"features.txt"的txt文件中。你可以根据自己的需求修改文件夹路径、文件格式和特征码提取算法。提取好的特征码可以作为ResNet50模型的训练集。