图像数据不能转换为浮点数。

Question

我有一个预测犬种的代码，在CNN模型上训练后，我从下面的函数得到分类指数。我想显示从函数获得的类idx文件夹中的随机图像。

    class_name = [item for item in loaders['train'].dataset.classes]

      def predict_dog_breed(img,model,class_names):
           image = Image.open(img).convert('RGB')
           transform = transforms.Compose([
                          transforms. RandomResizedCrop(224),
                          transforms.ToTensor(),
                         transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])])
           image = transform(image)
           test_image = image.unsqueeze(0)
           net.eval()
           output = net(test_image)
          idx = torch.argmax(output)
          a = random.choice(os.listdir("./dogImages/train/{}/".format (class_name[idx])))
          imshow(a)
          return class_name[idx]

当我试图显示随机图像时，我得到以下错误：

TypeError跟踪(最近一次调用)在img_file in os.listdir(‘./os.listdir’)：2图像=os.path.join(‘./dog_or_human’，img_file) ->3 dog_or_human(图像) 在dog_or_human(img) 5 plt.show() 6 if dog_detector(img) == True：-->7 predict_dog = predict_dog_breed(img，net，class_name) 8打印(“检测到狗！品种是{}".format(predict_dog)) 9 elif face_detector> 0： 在predict_dog_breed(img，model )18a=predict_dog_breed 19打印(A) ~/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/matplotlib/pyplot.py in imshow(X、cmap、范数、方面、插值、alpha、vmin、vmax、原点、范围、形状、滤波范数、滤波、imlim、重采样、url、data、**kwargs) 2697 filternorm=filternorm、filterrad=filterrad、imlim=imlim、2698 resample=resample、url=url、**(“数据”：数据}如果数据不是-> 2699无其他{})、**kwargs) 2700 sci( __ret ) 2701返回__ret。 ~/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/matplotlib/init.py在内部(ax，data，*args，**kwargs) 1808“Matplotlib列表！”% (label_namer，func.name)，1809 RuntimeWarning，stacklevel=2) -> 1810返回函数(ax，*args，**kwargs) 1811 1812 inner.doc = _add_data_doc(inner.doc， ~/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py in imshow(self、X、cmap、norm、方面、插值、alpha、vmin、vmax、起源、范围、形状、滤波范数、过滤器、imlim、重采样、url、**kwargs) 5492 resample=resample、**kwargs) 5493 -> 5494 im.set_data(X) 5495 im.set_alpha(alpha) 5496 (如果im.get_clip_path()为空的话： ~/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/matplotlib/image.py in set_data(self，A) 632 if (self._A.dtype != np.uint8和633 not np.can_cast(self._A.dtype，float，"same_kind"))：-> 634 raise (“图像数据不能转换为浮动”) TypeError:图像数据不能转换为浮动

在这方面的任何帮助都将不胜感激！

Answer 1

因此，我试图在代码这里中复制错误，并成功地做到了这一点。由于代码中的以下几行，您得到了错误：

a = random.choice(os.listdir("./dogImages/train/{}/".format(class_name[idx])))
imshow(a)

random.choice(os.listdir("./dogImages/train/{}/".format(class_name[idx])))基本上返回一个图像文件名，它是一个字符串。您不是读取图像，只是将文件名传递给imshow函数，这是不正确的。请查看下面的数字以求澄清。

有错误的代码：

​

​

代码没有错误：

​

​

因此，将predict_do_breed函数更改为：

def predict_dog_breed(img,model,class_name):
    image = Image.open(img).convert('RGB')
    transform = transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),
                                        transforms.ToTensor(),
                                        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                                            std=[0.229, 0.224, 0.225])])
    image = transform(image)
    test_image = image.unsqueeze(0)
    net.eval()
    output = net(test_image)
    idx = torch.argmax(output)
    a = random.choice(os.listdir("./dogImages/train/{}/".format(class_name[idx])))
    print(a)
    img = cv2.imread("./dogImages/train/{}/".format(class_name[idx])+a)
    imshow(img)
    return class_name[idx]

在上面的代码中，使用cv2.imread函数读取由random.choice(os.listdir("./dogImages/train/{}/".format(class_name[idx])))输出的图像文件名。