转换图像文件时如何避免 Jupyter 中的 AttributionError？

Posted 2023-03-17

【中文标题】转换图像文件时如何避免 Jupyter 中的 AttributionError？

【英文标题】：How to avoid AttributionError in Jupyter when converting image file?

【发布时间】：2021-01-03 16:46:58

【问题描述】：

我面临的问题是我的代码不断在我的 Jupyter Notebook 中抛出 AttributionError，即使我什至没有调用指定为错误的函数。我的python代码如下：

 import numpy as np
 import matplotlib
 matplotlib.use('nbagg')
 import matplotlib.pyplot as plt
 import seaborn as sns
 import pandas as pd 
 import os
 from PIL import Image

cube_features = []
 for cube in cubes:
df_cube = pd.read_csv(cube_base + 'props_cube.csv'.format(cube),
                        names=['cube', 'phi_x', 'phi_y', 'fir_x', 'fir_y', 'bush_x', 'bush_y', 'sun_x', 'sun_y', 'poplar_x', 'poplar_y', 'img_path'])
area_features = [] 
for area in areas:
    if area == 'Moc':
        features = []
        for row in df_cube['img_path']:
            image = Image.open(row).convert('RGB')
            features.append(np.array(image).flatten())
        features = np.array(features)
    else:
        features_dict = np.atleast_1d(np.load('/Users/tol/Features/CORnetZ/cube_CORnet-Z__output_feats.npy'.format(cube, area), allow_pickle=True))[0]
        if not all(np.array(features_dict['fnames']) == df_cube['img_path'].values): 
            raise ValueError('My Error')
        features = features_dict['model_feats']
    print('Cube , Area  - Representation size '.format(cube, area, features.shape))
    #area_corr = pd.DataFrame(features.transpose()).corr() # num_images x num_images
    area_features.append(features)
cube_features.append(area_features)

我的错误代码是：

    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
  /opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/PIL/Image.py in open(fp, mode, formats)
   2894     try:
 -> 2895         fp.seek(0)
   2896     except (AttributeError, io.UnsupportedOperation):

    AttributeError: 'float' object has no attribute 'seek'

    During handling of the above exception, another exception occurred:

    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-43-31c8f89d4a7f> in <module>
       8             features = []
       9             for row in df_cube['img_path']:
     ---> 10                 image = Image.open(row).convert('RGB')
      11                 features.append(np.array(image).flatten())
      12             features = np.array(features)

    /opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/PIL/Image.py in open(fp, mode, formats)
     2895         fp.seek(0)
     2896     except (AttributeError, io.UnsupportedOperation):
     -> 2897         fp = io.BytesIO(fp.read())
     2898         exclusive_fp = True
     2899 

     AttributeError: 'float' object has no attribute 'read'

我真的希望有人可以帮助我！谢谢！

【问题讨论】：

看起来row 是一个浮点数而不是路径字符串。检查您的df_cube['img_path']

df_cube['img_path'] 中有什么内容？你在image = Image.open(row).convert('RGB') 线上失败了，我可以通过Image.open(1.0) 得到同样的错误。如果fp 参数不是字符串或Path 对象，则代码假定它是文件对象并试一试。

df_cube 是 csv 文件 (df_cube = pd.read_csv...) 的数据，在此文件中，“img_path”是包含图像绝对路径的列。我想打开这些图像并将它们转换为 RGB，但我不知道为什么代码不起作用......所以行值实际上是一个字符串/路径。所以不知道为什么会出现这个问题。

在image = Image.open(row).convert('RGB') 之前最好检查print(row)，因为看起来row 不是您所期望的。我不确定DataFrame 是否像list 一样工作——也许在for-loop 中它给出的是索引而不是预期值。也许它需要.iterow() 或类似的东西。或者它可能错误地读取数据，现在您在此列中有数字 - 或某行中至少有一个数字。

是的，你是对的，实际上每个路径字符串中都有一个我无法删除的数字，因为它表示某个配置的计数。如何确保该行始终获得正确的图像路径？希望你能帮助我！谢谢！

【参考方案1】：

我的问题的答案很简单：我在读取 csv 文件时忘记指定分隔符，因此数据没有正确保存。 “行”指向一个空列。

始终打印您读过的内容。

感谢您的帮助！