TypeError：无法处理此数据类型：(1, 1, 3), <f4答案

【问题标题】：TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f4TypeError：无法处理此数据类型：(1, 1, 3), <f4
【发布时间】：2023-04-02 12:16:01
【问题描述】：

temp_image 为 (600, 600, 3)，取值范围为 0 到 1。

def pro_process(temp_img, input_size):
    img = np.asarray(temp_img).astype('float32')
    img = np.array(Image.fromarray(img).resize((input_size, input_size)).convert(3))
    return img

它给出了以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "S:\Program Files\Python36\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2681, in fromarray
    mode, rawmode = _fromarray_typemap[typekey]
KeyError: ((1, 1, 3), '<f4')

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "H:\OneDrive\synchronization code\Developing collection\Python\MNet_DeepCDR-master\mnet_deep_cdr_ide\run\Step_3_MNet_test.py", line 56, in <module>
    temp_img = pro_process(Disc_flat, CDRSeg_size)
  File "S:\Program Files\Python36\lib\site-packages\mnet_deep_cdr\mnet_utils.py", line 18, in pro_process
    img = np.array(Image.fromarray(img).resize((input_size, input_size)).convert(3))
  File "S:\Program Files\Python36\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2683, in fromarray
    raise TypeError("Cannot handle this data type: %s, %s" % typekey)
TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f4

项目链接：https://github.com/HzFu/MNet_DeepCDR

什么是错误以及如何解决？

根据这个链接：PIL TypeError: Cannot handle this data type我已经更新了我的代码，但是还是有错误

def pro_process(temp_img, input_size):
print(temp_img.shape)
img = np.asarray(temp_img).astype('float32')
img = np.array(Image.fromarray((img * 255).astype(np.uint8)).resize((input_size, input_size)).convert(3))
return img

错误：

Traceback (most recent call last):
  File "H:\OneDrive\synchronization code\Developing collection\Python\MNet_DeepCDR-master\mnet_deep_cdr_ide\run\Step_3_MNet_test.py", line 56, in <module>
  temp_img = pro_process(Disc_flat, CDRSeg_size)
  File "S:\Program Files\Python36\lib\site-packages\mnet_deep_cdr\mnet_utils.py", line 18, in pro_process
  img = np.array(Image.fromarray((img * 255).astype(np.uint8)).resize((input_size, input_size)).convert(3))
  File "S:\Program Files\Python36\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 995, in convert
  im = self.im.convert(mode, dither)
 TypeError: argument 1 must be str, not int

【问题讨论】：

请不要分享代码图片，而是分享它的示例

标签： python-imaging-library

【解决方案1】：

错误信息似乎是在抱怨形状，但实际上是在抱怨数据类型。乘以 255 然后更改为 uint8 为我解决了这个问题：

random_array = np.random.random_sample(content_array.shape) * 255
random_array = random_array.astype(np.uint8)
random_image = Image.fromarray(random_array)

【讨论】：

【解决方案2】：

请试试这个代码：

np.array(Image.fromarray((img * 255).astype(np.uint8)).resize((input_size, input_size)).convert('RGB'))

【讨论】：

【解决方案3】：

问题在于数组的浮点 (0–1) 类型。将数组转换为 Uint (0–255)。以下线程是相关的： PIL TypeError: Cannot handle this data type

im = Image.fromarray((x * 255).astype(np.uint8))

【讨论】：

【解决方案4】：

我已经给作者发了一封邮件，感谢大家的帮助。他告诉了我答案。

我们发现这个问题是因为 SciPy 1.0.0 中原来的scipy.misc.imresize 在 SciPy 1.3.0 中被删除了。我们使用Image.resize 替换它，这可能会导致一些错误。我们已经在 Github 中修复了这个错误。此外，由于resize函数的改变，基于原始模型（即Model\_MNet\_REFUGE.h5）的结果与论文不同。

【讨论】：

【解决方案5】：

这解决了我的问题

Image.fromarray((img * 1).astype(np.uint8)).convert('RGB')

【讨论】：