python - 上传图片到google Colab，使用Keras进行分类预测

Question

我训练了一个神经网络模型，我希望能够轻松地从我的计算机上传一张图像来预测它的分类。我正在尝试使用此代码段将图像上传到 Google Colab:

from google.colab import files

uploaded = files.upload()

for fn in uploaded.keys():
  print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(
      name=fn, length=len(uploaded[fn])))

我想使用 cv2.imread OpenCV 模块中的函数将图像转换为像素数组，但上传的文件类型是字节，而此函数需要文件路径。

我的问题是，有没有办法将上传的图像保存在 Colab 的文件目录中，以便我可以将它与 cv2.imread 一起使用作为文件路径的功能，或者，是否有另一种方法来实现我正在寻找的东西？

谢谢

Answer 1

要从内存中读取字节数组，请尝试 cv2.imdecode .需要使用 np.frombuffer 将字节转换为 numpy 数组，然后使用 imdecode

 img = cv2.imdecode(np.frombuffer(uploaded[fn]), np.uint8), 1)