UnidentifiedImageError: 无法识别图像文件 <_io.BytesIO object at 0x000002154C6AE400>

Posted 2023-02-16

【中文标题】UnidentifiedImageError: 无法识别图像文件 <_io.BytesIO object at 0x000002154C6AE400>

【英文标题】：UnidentifiedImageError: cannot identify image file <_io.BytesIO object at 0x000002154C6AE400>

【发布时间】：2022-01-03 23:59:00

【问题描述】：

我正在尝试测试预训练 CNN 的准确性 模型（densenet121）通过使用它的保存权重但被困在这个 错误。测试代码如下：

image_size=512
batch_size=4
model_name='weights/densenet121_CAB_messidor.h5' #pretrained weight of the model
test_dir='./data/Messidor_Classes/'   #dataset directory
  
model=load_model(model_name) #loading the model

test_num=0
result=np.zeros((4,4),dtype=int)
recall=np.zeros((1,4),dtype=float)
for i in range(4): #one loop for each class
        datadirs=test_dir+str(i)+'/' #image directory
        filenames=os.listdir(datadirs)
        num=len(filenames)
        test_num=test_num+num
        valid = ImageDataGenerator() #data augmentation
        valid_data=valid.flow_from_directory(directory=test_dir,target_size=(image_size,image_size),
                                             batch_size=batch_size,class_mode=None,classes=str(i))
        predict=model.predict(valid_data,batch_size=batch_size,verbose=1,workers=1) #the line where the error is encountered
        predict=np.argmax(predict,axis=-1)
        for j in range(4):
            result[i,j]=np.sum(predict==j)

right=result[0,0]+result[1,1]+result[2,2]+result[3,3]
print('Acc:',right/test_num) #accuracy

w_kappa=weight_kappa(result,test_num)
print('w_kappa:',w_kappa) #kappa score

数据集的树是这样的，图像的格式是.tif:

 Messidor--|0->img_1.tif #images for class 0
           |   ...
           |   ...
           | ->img_2.tif 
           |1->img_1.tif #images for class 1
           |   ...
           |   ...
           | ->img_2.tif
           |2->img_1.tif #images for class 2
           |   ...
           |   ...
           | ->img_2.tif
           |3->img_1.tif #images for class 3
           |   ...
           |   ...
           | ->img_2.tif

我在运行这个测试代码时遇到的错误是：

Found 428 images belonging to 1 classes.
Traceback (most recent call last):

  File "C:\Users\aokra\source\repos\CABnet\test.py", line 53, in <module>
    predict=model.predict(valid_data,batch_size=batch_size,verbose=1,workers=1)

  File "C:\Users\aokra\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 130, in _method_wrapper
    return method(self, *args, **kwargs)

  File "C:\Users\aokra\anaconda3\lib\site-packages\keras_preprocessing\image\iterator.py", line 227, in _get_batches_of_transformed_samples
    img = load_img(filepaths[j],

  File "C:\Users\aokra\anaconda3\lib\site-packages\keras_preprocessing\image\utils.py", line 114, in load_img
    img = pil_image.open(io.BytesIO(f.read()))

  File "C:\Users\aokra\anaconda3\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2967, in open
    raise UnidentifiedImageError(

UnidentifiedImageError: cannot identify image file <_io.BytesIO object at 0x000001C299030EF0>


   

【参考方案1】：

此错误是由于生成器无法读取的损坏文件或扩展名不正确的文件造成的。 使用以下函数检查输入数据是否：代码：

import os
from PIL import Image
folder_path = r'data\Messidor_Classes'
extensions = []
for fldr in os.listdir(folder_path):
    sub_folder_path = os.path.join(folder_path, fldr)
    for filee in os.listdir(sub_folder_path):
        file_path = os.path.join(sub_folder_path, filee)
        print('** Path:   **'.format(file_path), end="\r", flush=True)
        im = Image.open(file_path)
        rgb_im = im.convert('RGB')
        if filee.split('.')[1] not in extensions:
            extensions.append(filee.split('.')[1])

【讨论】：

非常感谢您的快速回复和帮助，如果再帮我一次，那就太好了。我已经运行了你给出的代码。当我运行它时，得到如下输出： "UnidentifiedImageError: cannot identify image file 'Messidor_Classes\\0\\20051020_43808_0100_PP.tif'" 。这是否意味着图像文件已损坏？

第 10 行“im = Image.open(file_path)”指示错误。

是的。如果出现错误，TensorFlow 将无法读取打印路径中存在的图像。

问题已解决。谢谢。