Google Colab 不显示图像

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图像，但是当我将代码保存在 py 文件中时，它不会显示图像。

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.

我也试过用

cv2_imshow(image)

但它不起作用。在这种情况下，它会抛出以下错误：

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

如果使用 image.show() 不会抛出任何错误，但它不会显示图像和边界框！

有什么想法吗？

Answer 1

首先，由于您使用Pillow 读取图像，您可能应该将其用于show：

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

我确信它可以在 Jupyter 上运行，因为 PIL.show() 在将图像存储到临时文件后调用外部程序来显示图像。在你的情况下，我建议这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.imshow(im)
plt.show()

Answer 2

将笔记本保存为 .ipynb 格式，无论何时再次加载此文件 - 绘图都将可见。