Python 如何从列表中读取图像

嗨，我有一组图像存储为列表项，我想一个接一个地读取图像并对其执行一些操作。我不知道如何遍历列表中的每个图像项。我可以使用

cv2.imread

从文件夹中显式地读取它们，但我想使用存储它们的列表元素

我试图读取已存储在列表元素“align”中的对齐图像。我用于图像对齐的子程序如下：

def stackImagesECC(file_list):
    M = np.eye(3, 3, dtype=np.float32)

    first_image = None
    stacked_image = None
    align = []



    for file in file_list:
        image = cv2.imread(file,1).astype(np.float32) / 255
        print(file)
        if first_image is None:
            # convert to gray scale floating point image
            first_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            stacked_image = image
        else:
            # Estimate perspective transform
            s, M = cv2.findTransformECC(cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY), first_image, M, cv2.MOTION_HOMOGRAPHY)
            w, h, _ = image.shape
            # Align image to first image
            image = cv2.warpPerspective(image, M, (h, w))
            align.append(image)

            stacked_image += image
#             cv2.imwrite("aligned{}/aligned{}.png".format(file), image)

            cv2.imshow("aligned", image)
#             cv2.imwrite("output/aligned/",image)
            cv2.waitKey(0)


    stacked_image /= len(file_list)
    stacked_image = (stacked_image*255).astype(np.uint8)

    return align

然后我调用了这个函数，使用：

align = stackImagesECC(glob.glob(path))

现在，为了执行一些函数，我尝试从align变量读取这些文件

#function to detect edges in images
def auto_canny(image, sigma=0.33):
    # Compute the median of the single channel pixel intensities
    img = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    v = np.median(image)


    # Apply automatic Canny edge detection using the computed median
    lower = int(max(0, (1.0 - sigma) * v))
    upper = int(min(255, (1.0 + sigma) * v))
    return cv2.Canny(image, lower, upper)

这是边缘检测子程序，我想读取对齐的图像

for file in range(0,len(align)):
        img = cv2.imread(file)  

---

有人能告诉我我做错了什么吗？提前谢谢

list

本身就是一个迭代器，只需对其进行迭代即可

for file in align:
    # code here...

---

align

已经是图像列表。您只需对其进行迭代即可获得所需的图像：

for image in align:
    # Do something with the image

for i in range(0, len(align)):
    image = align[i] # Get the ith image
    # Do something with it

但是，由于您使用的是

范围

迭代器，因此您可以直接索引到

对齐

，以获得所需内容：

for image in align:
    # Do something with the image

for i in range(0, len(align)):
    image = align[i] # Get the ith image
    # Do something with it

因为您将返回对齐图像的列表，所以此函数中有些内容不再需要。特别是，您不需要计算堆叠图像。您可能也不需要在每次迭代时显示图像

因此：

def stackImagesECC(file_list):
    M = np.eye(3, 3, dtype=np.float32)
    first_image = None
    align = []

    for file in file_list:
        image = cv2.imread(file,1).astype(np.float32) / 255
        if first_image is None:
            # convert to gray scale floating point image
            first_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        else:
            # Estimate perspective transform
            s, M = cv2.findTransformECC(cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY), first_image, M, cv2.MOTION_HOMOGRAPHY)
            w, h, _ = image.shape
            # Align image to first image
            image = cv2.warpPerspective(image, M, (h, w))
            align.append(image)

    return align

---

如果您查看

align

的性质，它已经是一个图像列表，而不是文件名列表。在实际图像本身上使用

cv2.imread

将导致错误，因为它需要字符串。@rayryeng感谢您在align:中对文件使用

进行了尝试。当我尝试使用canny边缘检测查找边缘时，它抛出了一个错误
错误：（-215）\u src.depth（）=函数cv:：Canny中的0
。这是什么意思？这与读取图像有关吗？
depth==0
表示您的图像不是灰度图像。我需要更多关于你在哪里应用这个的信息。这在您当前的问题中不存在。在删除变量M时，它会抛出一个错误，
局部变量“M”在赋值之前被引用
哦，对不起，让我把它放回去。我过早地删除了它。我正在尝试使用这些对齐的图像进行边缘检测，并从边缘检测到的图像中对它们执行按位_和操作