问如何在Python 3中从对话框打开图像文件？
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Stack Overflow用户

提问于 2018-07-18 18:44:43

回答 1查看 1.8K关注 0票数 1

我试图创建一个简单的界面，用户可以从中选择图像作为输入。THen我正在使用numpy和opencv在图像上做事情。我使用了tkinter的askopenfilename()和easygui的fileopenbox。它们似乎不会返回图像。

我得到的错误是：TypeError: src is not a numpy array, neither a scalar

我的代码

import numpy as np
import cv2 as cv
import easygui

face_cascade = cv.CascadeClassifier('face.xml')
def todo():
    img = easygui.fileopenbox()
    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 7, 7)
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]


        cv.imshow('img',img)
        cv.waitKey(0)
        cv.destroyAllWindows()

todo()

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回答 1

Stack Overflow用户

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发布于 2018-07-18 19:35:06

发生错误的原因是您正在传递要作为图像文件读取的Unicode对象。行img = easygui.fileopenbox()将img作为Unicode 返回，而不是像预期的那样图像数组。

如何将其转换？

首先将unicode转换为字符串。有一个名为unicodedata的库就是为了这个目的。(我已经在下面的代码中展示了如何使用它)
接下来读取此字符串，并将结果图像文件存储为数组。

以下代码将帮助您解决问题

代码：

import numpy as np
import cv2
import easygui
import unicodedata

path = 'C:/Users/Jackson/Desktop/Stack/face_detection/'
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(path + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

uni_img = easygui.fileopenbox()
img_path = unicodedata.normalize('NFKD', uni_img).encode('ascii','ignore')

img = cv2.imread(img_path, 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]


cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

更新：

我已经对您提供的代码进行了必要的修改。只需复制以下代码并执行即可：

import numpy as np
import cv2 as cv
import easygui

face_cascade = cv.CascadeClassifier('face.xml')
def todo():

    #--- returns the Unicode ---
    uni_code = easygui.fileopenbox()

    #--- converting unicode to string ---
    img_path = unicodedata.normalize('NFKD', uni_code).encode('ascii','ignore')
    img = cv2.imread(img_path, 1)
    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 7, 7)
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]


        cv.imshow('img',img)
        cv.waitKey(0)
        cv.destroyAllWindows()

todo()