从url获取图像并希望根据自己的分类模型预测图像

Question

我训练了一个模型，当我直接从前端发送图像时，它将图像分类为一切正常，但是现在我想从url获取图像并进行预测。 考虑我有一个类似 www.example.com/image.jpg的网址 我的代码是：

 url = 'https://icon2.cleanpng.com/20171220/gze/twitter-logo-png-5a3a1851372e76.0876249315137567532269680.jpg'
 response = requests.get(url)
 img = Image.open(BytesIO(response.content))
 imgplot = plt.imshow(img)
 img_test = tf.expand_dims(img, axis=0)
 classes = np.argmax(parrotModel.predict(img_test), axis=-1)
 print(str(classes[0]))

错误：

ValueError: Attempt to convert a value (<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=626x417 at 0x7FD401D29898>) with an unsupported type (<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>) to a Tensor.```

Answer 1

这里的问题是您需要将图像转换为numpy数组。

img_test = tf.expand_dims(np.array(img), axis=0)

另外，在这里看看：ValueError: Attempt to convert a value (<PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=519x600 at 0x7F95AD916518>) with an unsupported type，讨论了类似的问题。