为什么无法使用“numpy.array”函数加载图像文件？

你遇到的错误是因为你尝试将字符串 "image.png" 直接转换为浮点数，而 numpy.array 函数无法直接将图像文件路径转换为数组。要加载图像文件并将其转换为 NumPy 数组，你需要使用专门的图像处理库，如 Pillow 或 OpenCV。

以下是使用 Pillow 和 OpenCV 加载图像并将其转换为 NumPy 数组的示例：

使用 Pillow 加载图像

from PIL import Image

import numpy as np



# 加载图像

image = Image.open("image.png")



# 将图像转换为 NumPy 数组

image_array = np.array(image)



# 如果需要将图像转换为 float16 类型

image_array = image_array.astype(np.float16)



print(image_array.shape)

使用 OpenCV 加载图像

import cv2

import numpy as np



# 加载图像

image = cv2.imread("image.png")



# 将图像转换为 NumPy 数组

image_array = np.array(image)



# 如果需要将图像转换为 float16 类型

image_array = image_array.astype(np.float16)



print(image_array.shape)

注意事项

1. 
   

   图像形状：加载的图像数组的形状通常是 (height, width, channels)，其中 channels 通常是 3（RGB）或 1（灰度）。如果你需要将图像转换为 (1, 3, 224, 224) 的形状，你可能需要对图像进行额外的处理，如调整大小和添加批次维度。

   
   


2. 
   

   数据类型：图像通常以 uint8 类型加载（像素值范围为 0-255）。如果你需要 float16 类型，记得进行类型转换。

   
   


3. 
   

   图像路径：确保图像路径是正确的，并且图像文件存在。

   
   

调整图像形状

如果你需要将图像调整为 (1, 3, 224, 224) 的形状，可以使用以下代码：

from PIL import Image

import numpy as np



# 加载图像

image = Image.open("image.png")



# 调整图像大小

image = image.resize((224, 224))



# 将图像转换为 NumPy 数组

image_array = np.array(image)



# 如果图像是灰度图，转换为 3 通道

if len(image_array.shape) == 2:

    image_array = np.stack([image_array] * 3, axis=-1)



# 添加批次维度并转置为 (1, 3, 224, 224)

image_array = np.transpose(image_array, (2, 0, 1))[np.newaxis, ...]



# 转换为 float16 类型

image_array = image_array.astype(np.float16)



print(image_array.shape)

这样，你就可以成功地将图像文件加载为 NumPy 数组，并将其转换为所需的形状和数据类型。

from PIL import Image

import numpy as np



# 加载图像

image = Image.open("image.png")



# 将图像转换为 NumPy 数组

image_array = np.array(image)



# 如果需要将图像转换为 float16 类型

image_array = image_array.astype(np.float16)



print(image_array.shape)

import cv2

import numpy as np



# 加载图像

image = cv2.imread("image.png")



# 将图像转换为 NumPy 数组

image_array = np.array(image)



# 如果需要将图像转换为 float16 类型

image_array = image_array.astype(np.float16)



print(image_array.shape)

from PIL import Image

import numpy as np



# 加载图像

image = Image.open("image.png")



# 调整图像大小

image = image.resize((224, 224))



# 将图像转换为 NumPy 数组

image_array = np.array(image)



# 如果图像是灰度图，转换为 3 通道

if len(image_array.shape) == 2:

    image_array = np.stack([image_array] * 3, axis=-1)



# 添加批次维度并转置为 (1, 3, 224, 224)

image_array = np.transpose(image_array, (2, 0, 1))[np.newaxis, ...]



# 转换为 float16 类型

image_array = image_array.astype(np.float16)



print(image_array.shape)

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