import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as np# 加载自定义的vgg16模型vgg = models.vgg16(pretrained=False)vgg.load_state_dict(torch.load('vgg16.pth'))vgg.features.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0) 对这个代码打包PyInstaller 中出现了无限递归问题

这个问题可能是因为 PyInstaller 在打包的时候没有正确处理 torch 库中的一些依赖关系导致的。你可以尝试使用 PyTorch 的官方提供的打包工具 `torch.utils.bundled_inputs` 来解决这个问题。具体使用方法可以参考 PyTorch 的官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/notes/pytorch2.html#bundling-inputs