Image.open（img）的shape是啥样的

`Image.open(img)`这个函数返回的是一个PIL Image对象，该对象并没有shape属性。如果想要获取图像的大小，可以使用`size`属性，例如`img.size`会返回一个元组，包含图像的宽度和高度。如果要获取图像的通道数，可以使用`mode`属性，例如`img.mode`会返回字符串形式的图像模式，例如"RGB"、"L"、"RGBA"等，其中RGB表示3通道的彩色图像，L表示单通道灰度图像，RGBA表示4通道带透明度的彩色图像。

相关问题

for image in worksheet._images: # 输出图片的位置信息 # print(image.anchor._from.row) img = Image.open(image.ref).convert("RGB") img = np.array(img) # print(img.shape) if image.anchor._from.row + pics_id in pics.keys(): pics[image.anchor._from.row + pics_id].append(img) else: pics[image.anchor._from.row + pics_id] = [img] pics_i = image.anchor._from.row + pics_id + 1解释代码

这段代码是用来读取 Excel 文件中的图片的。首先，代码通过 `worksheet._images` 来获取所有图片的信息。接着，代码遍历每一个图片，并将其转换为 `RGB` 形式。然后，代码判断当前图片的位置信息是否在 `pics` 字典中，如果已经存在，就将当前图片加入到对应位置的列表中；如果不存在，就创建一个新的列表，并将当前图片加入其中。最后，代码将 `pics_i` 的值设置为当前图片的行号加上 `pics_id`，以便下一次循环时能够正确地读取下一个图片。

for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 这里想要输入16张图应该怎么修改

要修改代码以适应输入16张图像，您需要进行以下更改：

1. 将 `BATCH_SIZE` 的值从 1 改为 16。
2. 修改图像张量的形状，使其与新的批量大小匹配。将 `image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])` 改为 `image = tf.reshape(image, [16, 208, 208, 3])`。
3. 创建一个占位符 `x`，其形状为 `[16, 208, 208, 3]`。

修改后的代码如下所示：

for index, img in enumerate(test_img):
    image = Image.open(img)
    image = image.resize([208, 208])
    image_array = np.array(image)
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