拼接所有图片之AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘shape‘

AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘shape’

经历了接近一天的时间，终于完成了把多张图片拼接成一张图片的效果，但是其中也遇到了一些问题，比如：
1.图片文件名字不能含有中文
2.图像经过处理后可能为空，必须做判断
直接上代码：
1.需要导入的第三方包和自带的包：

import glob  # 可以用正则的形式遍历文件
import argparse
from itertools import product
import cv2  # pip install opencv-python,下面两个是安装以后会自带的
import numpy as np
import numpy as py
from tqdm import tqdm  # 进度条  pip install  tqdm

2.图片文件：

def parseArgs():
    parser = argparse.ArgumentParser('拼接马赛克图片')
    parser.add_argument('--targetpath', type=str, default='ad.jpg', help='目标图像路径')
    parser.add_argument('--outputpath', type=str, default='output.jpg', help='输出图像路径')
    parser.add_argument('--sourcepath', type=str, default='sourceimages', help='用于拼接图像的所有源图像文件夹路径')
    parser.add_argument('--blocksize', type=int, default=5, help='马赛克块大小')
    args = parser.parse_args()
    return args

3.读取所有原图像并计算对应颜色平均值：

def readSourceImages(sourcepath,blocksize):
    print('开始读取图像')
    # 合法图像列表
    sourceimages = []
    # 平均颜色列表
    avgcolors = []
    for path in tqdm(glob.glob("{}/*.jpg".format(sourcepath))):
        image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR)
        # print(path,image)
        if image is None:  # 这里一定要注意，一定要判断，不然会报错,经过多次试验.你可以不去改你的图片文件名，但是这里一定要有。
             continue
        # 选取目标图片含有rgb值的
        if image.shape[-1] != 3:
            continue
        # 改变图片尺寸大小
        image = cv2.resize(image, (blocksize, blocksize))
        # 每个像素点的和除以像素点就是平均颜色
        avgcolor = np.sum(np.sum(image, axis=0), axis=0) / (blocksize * blocksize)
        sourceimages.append(image)
        avgcolors.append(avgcolor)
    print('结束读取')
    return sourceimages,np.array(avgcolors)

def main(args):
    targetimage = cv2.imread(args.targetpath)
    outputimage = np.zeros(targetimage.shape,np.uint8)  # int8 int16 int32 int64
    sourceimages,avgcolors = readSourceImages(args.sourcepath,args.blocksize)
    print('开始制作')
    for i, j in tqdm(product(range(int(targetimage.shape[1]/args.blocksize)), range(int(targetimage.shape[0]/args.blocksize)))):
        block = targetimage[j * args.blocksize: (j + 1) * args.blocksize, i * args.blocksize: (i + 1) * args.blocksize,:]
        avgcolor = np.sum(np.sum(block, axis=0), axis=0) / (args.blocksize * args.blocksize)
        distances = np.linalg.norm(avgcolor - avgcolors, axis=1)
        idx = np.argmin(distances)
        outputimage[j * args.blocksize: (j + 1) * args.blocksize, i * args.blocksize: (i + 1) * args.blocksize, :] = sourceimages[idx]
    cv2.imwrite(args.outputpath, outputimage)
    cv2.imshow('result', outputimage)
    print('制作完成')

5.调用函数：

if __name__ == '__main__':
    main(parseArgs())

[^注] : 代码可以直接用，但是要把第一部分路径改一下。图片尽量大于10000张，效果会好一点，文件命名不要以0或者特殊字母开头，可以在前面加个大写字母再加上uuid的值
总结：学习技术就应该以实践为目的，而不是把别人的代码转发，自己不去验证，你还学啥，我特别佩服的是优快云中直接把其它人发的博客抄袭过来，就直接发布，误导别人。搜索内容接近全都是一个模板，自己又不亲自实践，又误导别人。这样的人我也不想多说。