错误。OpenCV(4.1.2) ioopencvmodulesimgprocsrcresize.cpp:3720: error: (-215:断言失败) !ssize.empty() in function 'resize' Recognition

问题描述 投票:0回答:1

我正在做一个图像识别应用程序,我有一个错误的图像减少操作(调整大小),我在谷歌colab工作,这里是我的代码。

train_dir = '/content/drive/My Drive/training_set/training_set'
test_dir = '/content/drive/My Drive/test_set/test_set'

train_cats = os.path.join(train_dir, 'cats')

train_dogs = os.path.join(train_dir, 'dogs')

test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats')

test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')

train_cats = os.listdir(train_cats)

train_dogs = os.listdir(train_dogs)

test_cats = os.listdir(test_cats_dir)

test_dogs = os.listdir(test_dogs_dir)

训练游戏中的一个元素的例子


train_cats[1:10] 
['cat.3910.jpg',
 'cat.3330.jpg',
 'cat.3288.jpg',
 'cat.582.jpg',
 'cat.3498.jpg',
 'cat.3744.jpg',
 'cat.355.jpg',
 'cat.3604.jpg',
 'cat.3807.jpg']

测试游戏中的一个元素的例子

test_cats[1:10]
['cat.4001.jpg',
 'cat.4008.jpg',
 'cat.4003.jpg',
 'cat.4021.jpg',
 'cat.4013.jpg',
 'cat.4019.jpg',
 'cat.4018.jpg',
 'cat.4009.jpg',
 'cat.4022.jpg']

训练游戏的修改

size=4000 
train_imgs = train_dogs[0:size] + train_cats[0:size]
random.shuffle(train_imgs) 
print(train_imgs)

train_imgs[1:8] 
['dog.1302.jpg',
 'cat.1396.jpg',
 'cat.3158.jpg',
 'cat.2907.jpg',
 'cat.1769.jpg',
 'dog.568.jpg',
 'dog.1743.jpg']


img_size = 150


#### On définit une fonction qui prend en entrée une liste d'image
def read_and_process_image(list_of_images):
    """
    La fonctionne renvoie trois tableaux (array): 
        X est le tableau des images redimentionné (resize) 
        y est le ableau des cible (label) 
        l_id est un tableau qui contient les nom (chien, chat) pour la soumission du script kaggle 
    """
    X = [] # On initialise une liste qui comprendras les images
    y = [] # On initialise une liste qui comprendras les abels
    l_id = [] # On initialise une liste qui comprendras les id (dog, cat)


    #### Pour chaque élement de la liste d'image
    for image in list_of_images:
        ### On ajoute dans la liste X les images redimensionnés 


        X.append(cv2.resize(cv2.imread(image, cv2.IMREAD_COLOR), (img_size,img_size), interpolation=cv2.INTER_CUBIC))  #Lecture et redimensionnement de l'image
        basename = os.path.basename(image)# On stocke le chemin de chaque image dans la variable basename
        img_num = basename.split('.')[0] # On extrait le nom de l'animal ie 'dog' ou 'cat'
        l_id.append(img_num) ### On ajoute ce nom dans la liste l_id

        ### On crée un vecteur de cible y pour les modalités "dog" et "cat"
        if 'cat' in image: ### Si la chaine de caractère "dog" est contenu dans la liste "image" alors on ajoute un 1 à la liste y
            y.append(1)
        #### Sinon 0    
        else:
            y.append(0)

    return X, y, l_id #### On retourne trois élements, les images redimentionnés, le vecteur cible et l_id

#### On crée trois nouvelles variables qui correspondent aux images redimentionnégges, à la cible et a la liste de modalité kaggle
X, y, l_id = read_and_process_image(train_imgs)`

这里是我得到的错误

 20 
     21 
---> 22         X.append(cv2.resize(cv2.imread(image, cv2.IMREAD_COLOR), (img_size,img_size), interpolation=cv2.INTER_CUBIC))  #Lecture et redimensionnement de l'image
     23         basename = os.path.basename(image)# On stocke le chemin de chaque image dans la variable basename
     24         img_num = basename.split('.')[0] # On extrait le nom de l'animal ie 'dog' ou 'cat'

error: OpenCV(4.1.2) /io/opencv/modules/imgproc/src/resize.cpp:3720: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'resize'
op
opencv tensorflow deep-learning resize image-resizing
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这里最可能发生的情况是你引用了一个不存在的图像,所以从下面返回的是 cv2.imreadNone. 你需要修正受影响文件的路径,或者图像本身损坏,从而返回到了 None. 你可以简单地检查图像,看看它是否是。None 在你把它装进去之后。 如果是 None,跳过图像并继续。 另外,请注意,有时如果图像损坏,它可能会返回一个大小为0的NumPy数组,所以请检查是否有 None 并检查它是否是一个大小为0的NumPy数组。

    #### Pour chaque élement de la liste d'image
    for image in list_of_images:
        ### On ajoute dans la liste X les images redimensionnés 
        # Vérifiez si l'image fonctionne
        # Nouveau logique
        im = cv2.imread(image, cv2.IMREAD_COLOR)
        if type(im) is np.ndarray:
            if im.size == 0:
                continue
        if im is None:
            continue

        X.append(cv2.resize(im, (img_size,img_size), interpolation=cv2.INTER_CUBIC))  #Lecture et redimensionnement de l'image

        ....

也许更严格的检查是看文件是否真的存在。

import os
...
...
    #### Pour chaque élement de la liste d'image
    for image in list_of_images:
        ### On ajoute dans la liste X les images redimensionnés 
        # Vérifiez si l'image fonctionne
        # Nouveau logique
        if not os.path.isfile(image):
            continue

        im = cv2.imread(image, cv2.IMREAD_COLOR)
        X.append(cv2.resize(im, (img_size,img_size), interpolation=cv2.INTER_CUBIC))  #Lecture et redimensionnement de l'image

        ....


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添加一个检查,看看你的图像是否为空:

参考: https:/stackoverflow.coma215965075671364

 Image = cv2.imread(image, cv2.IMREAD_COLOR)
 if (Image is not None and Image.size == 0):
     print("Error reading file")
     return -1

 X.append(cv2.resize(Image , (img_size,img_size), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)) # Continue your work
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