权限错误：使用 Image.open

Question

我正在为 Image.open 使用 PIL

以下是我的图片路径：

loc = "./data/Flicker8k_reshaped"

当我尝试在此路径中打开图像文件时，使用以下用法会打开图像。

Image.open(loc + "/" + train_filenames[0]) # Opens an image 
np.array(Image.open(loc + "/" + train_filenames[0])) # converts that into numpy array

train_filenames 是包含我需要使用 numpy 数组矢量化的图像文件名的列表。

但是当我尝试在循环和列表理解中运行它时，

train = np.array([np.array(Image.open(loc+"/"+fname)) for fname in train_filenames])

我收到以下错误。

---------------------------------------------------------------------------
PermissionError                           Traceback (most recent call last)
<ipython-input-35-90eaea1b75ca> in <module>()
----> 1 train = np.array([np.array(Image.open(loc+"/"+fname)) for fname in train_filenames])
      2 test = np.array([np.array(Image.open(loc+"/"+fname)) for fname in test_filenames])
      3 val = np.array([np.array(Image.open(loc+"/"+fname)) for fname in val_filenames])
      4 
      5 print(train.shape)

<ipython-input-35-90eaea1b75ca> in <listcomp>(.0)
----> 1 train = np.array([np.array(Image.open(loc+"/"+fname)) for fname in train_filenames])
      2 test = np.array([np.array(Image.open(loc+"/"+fname)) for fname in test_filenames])
      3 val = np.array([np.array(Image.open(loc+"/"+fname)) for fname in val_filenames])
      4 
      5 print(train.shape)

C:\Anaconda\envs\tensorflow-cpu\lib\site-packages\PIL\Image.py in open(fp, mode)
   2541 
   2542     if filename:
-> 2543         fp = builtins.open(filename, "rb")
   2544         exclusive_fp = True
   2545 

看起来像

builtins.open(filename, "rb")

我选择了 5 个文件名并将其保存在不同的列表中，然后运行上述语句并在循环中运行代码。它也奏效了。我认为这里的“错误信息具有误导性。”

Answer 1

可能只是train_filenames 中的一个文件名无效（即使train_filenames[0] 显然是有效的）。仅出于调试目的（您可以在它工作后将其放回去），将用于打开图像的列表解析解压缩到 for 循环中并添加 print 语句：

images = []
for fname in train_filenames:
    print(loc+"/"+fname)
    images.append(np.array(Image.open(loc+"/"+fname)))
train = np.array(images)

在出现异常之前打印出的最后一个文件名将是问题文件名。显然，在 Windows 上可能导致 PermissionError 的事情之一是，如果您尝试 open a directory as a file...

或者，如果循环在第一个文件之后中断，那么你知道你手上有一个更奇怪/更难解决的问题。