我想绘制一系列存储在numpy数组x_val中的图像,但plt.imshow(val [1])不起作用。另一方面,使用opencv可以正常工作:
cv2.imshow('image', x_val[1])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
到目前为止,我认为问题在于图像当前处于BGR模式,必须转换为RGB(如果我输入错了,请纠正我)。所以我尝试了以下方法:
img = cv2.imshow('image', x_val[1])
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
但是我收到此错误消息:
File "C:\Users\Maximal\Documents\Python\PyCharm\TrafficSignClassification\model\trafficSignsClassification.py", line 156, in evaluateTestData
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'
我尝试的另一件事是这种方法:
img = np.array(x_val[1], dtype=np.uint8)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
这没有给我一个错误,但是图片只是黑色的。我在做什么错?
编辑:首先,我对图片所做的是:
def preprocessData(self, x_train, x_val, y_train, y_val):
# --- normalize images ---
def normalize(img):
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Grayscale image
img = cv2.equalizeHist(img) # Optimize Lightning
img = img / 255.0 # Normalize px values between 0 and 1
return img
for x in range(len(x_train)):
x_train[x] = normalize(x_train[x])
for x in range(len(x_val)):
x_val[x] = normalize(x_val[x])
# --- transform the data to be accepted by the model ---
y_train = np.array(y_train)
y_val = np.array(y_val)
x_train = np.array(x_train)
x_val = np.array(x_val)
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], x_train.shape[1], x_train.shape[2], 1)
x_val = x_val.reshape(x_val.shape[0], x_val.shape[1], x_val.shape[2], 1)
print("preprocessing data done.")
return x_train, x_val, y_train, y_val
我在TF2的CNN中使用图片,因此我不得不分别对其进行转换。我可以在转换之前使用plt.imshow()绘制图片,而不会出现问题。但是此函数之后,只有cv2.imshow()有效]
我自己找到了答案。我必须将值乘以255才能获得正确的图像。在所有值都介于0和1之间之前,这将导致黑色图像。
img = np.array(x_val[i]*255, dtype=np.uint8)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)