python3 解释器给出的结果与 scipy.misc.imread 脚本不同

Question

我正在尝试将图像数据作为矩阵读入 Python。

就此而言，我正在尝试使用scipy.misc.imread('image.jpg').astype(np.float)。

当我从 python3 解释器执行正确的步骤序列时，一切都顺利进行，并且我得到了预期的矩阵。

但是，当我从脚本 (python3 foo.py...) 调用命令时，我收到一条错误，提示通过 float 转换的参数不能类型为JpegImageFile。我已确保已使用 pip install -Upillow 来确保 PIL 可用。

什么给了？这怎么可能？我已经一遍又一遍地验证在每种情况下都会执行相同的代码行，唯一的区别似乎是脚本内部的调用发生在定义的函数内部，但即使我 pdb.set_trace( ) 在脚本的其他地方也会发生相同的结果。

什么可能导致从解释器到脚本的结果波动？

编辑:好的，准确地说，我正在从这里运行neural_style.py脚本:https://github.com/anishathalye/neural-style 。必须安装 scipy、numpy、tensorflow 和 pillow。我正在使用 python3。 --content、--styles 和 --output 的任何参数都应该可以欺骗该错误。

完整的错误回溯:

Traceback (most recent call last):
  File "neural_style.py", line 150, in <module>
    main()
  File "neural_style.py", line 84, in main
    content_image = imread(options.content)
  File "neural_style.py", line 141, in imread
    return scipy.misc.imread(path).astype(np.float)
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'JpegImageFile'

但是，如下所示的一个简单的小脚本实际上可以工作:

import numpy as np
import scipy.misc
print(scipy.misc.imread('content').astype(np.float))

Answer 1

我找到了解决这个问题的方法。由于导入 stylize.py 的副作用，neural_style.py 脚本似乎获得了不同版本的 scipy 模块(或子模块)然后，vgg.py。添加这一行:

import scipy.misc

到 stylize.py 的最顶部(在 import vgg 前面)修复它。

不过我真的不知道为什么。