Question

我正在使用YOLO进行对象检测。当我在Google Colab中运行以下代码时，会显示该图像，但是当我将代码保存在py文件中时，它不会显示该图像。

import cv2
import numpy as np
import core.utils as utils
import tensorflow as tf
from PIL import Image

return_elements = ["input/input_data:0", "pred_sbbox/concat_2:0", "pred_mbbox/concat_2:0", "pred_lbbox/concat_2:0"]
pb_file         = "./yolov3_coco.pb"
image_path      = "./docs/images/road.jpeg"
num_classes     = 80
input_size      = 416
graph           = tf.Graph()

original_image = cv2.imread(image_path)
original_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
original_image_size = original_image.shape[:2]
image_data = utils.image_preporcess(np.copy(original_image), [input_size, input_size])
image_data = image_data[np.newaxis, ...]

return_tensors = utils.read_pb_return_tensors(graph, pb_file, return_elements)


with tf.Session(graph=graph) as sess:
    pred_sbbox, pred_mbbox, pred_lbbox = sess.run(
        [return_tensors[1], return_tensors[2], return_tensors[3]],
                feed_dict={ return_tensors[0]: image_data})

pred_bbox = np.concatenate([np.reshape(pred_sbbox, (-1, 5 + num_classes)),
                            np.reshape(pred_mbbox, (-1, 5 + num_classes)),
                            np.reshape(pred_lbbox, (-1, 5 + num_classes))], axis=0)

bboxes = utils.postprocess_boxes(pred_bbox, original_image_size, input_size, 0.3)
bboxes = utils.nms(bboxes, 0.45, method='nms')
image = utils.draw_bbox(original_image, bboxes)
image = Image.fromarray(image)
image # image works but image.show() does not work.

我也尝试使用

cv2_imshow(image)

但是它不起作用。在这种情况下，它将引发以下错误：

AttributeError: 'Image' object has no attribute 'clip'

如果使用image.show（）不会引发任何错误，但不会显示图像和边框！

有什么主意吗？

Answer 1

首先，由于您正在使用Pillow读取图像，因此您可能应该将其用于show：

im = Image.open(path)
im.show()

我确定它可以在Jupyter上使用，因为PIL.show()在将图像存储到临时文件中之后调用了外部程序来显示图像。对于您的情况，我建议您这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.imshow(im)
plt.show()

Answer 2

每当您再次加载此文件时，以.ipynb格式保存笔记本-绘图将可见。

Google Colab不显示图片

2 个答案: