yolov7;AssertionError: Image Not Found D:\学生课堂行为识别\yolov7class\inference\images\bus.jpg
时间: 2025-07-05 20:10:38 浏览: 10
### YoloV7 运行时遇到的 `Image Not Found AssertionError` 错误解决方案
当尝试使用YOLOv7进行推理并遇到类似于 `'D:\\学生课堂行为识别\\yolov7class\\inference\\images\\bus.jpg' not found` 的错误提示时,这通常意味着程序无法找到指定路径下的图像文件。以下是可能的原因及对应的解决方法:
#### 路径问题
确保提供的图片路径是绝对路径而非相对路径,并且该路径确实存在所指代的文件。如果是在Windows环境下工作,则需要注意反斜杠`\`应被转义成双反斜杠`\\`或采用原始字符串形式如`r'D:\...'`来定义路径[^1]。
#### 文件名大小写敏感度
不同操作系统对于文件系统的处理有所差异,在Linux系统下文件名为区分大小写的;而在Windows上则不严格区分。因此建议确认目标平台上的实际文件命名是否与代码中给出的一致[^2]。
#### 数据集配置校验
检查项目根目录下的`.yaml`配置文件(例如`data/coco.yaml`),其中应当正确设置了训练集、验证集以及测试集中每张图片所在的文件夹位置。特别是针对自定义数据集的情况,需保证这些设置指向了有效的资源地址[^3]。
#### 图片读取逻辑审查
查看负责加载输入样本的具体实现部分,比如通过修改源码中的检测脚本(`detect.py`)或其他相关模块(v5loader.py),可以更好地理解框架是如何解析给定参数从而定位到待测对象的位置。必要时可打印调试信息辅助排查[^4]。
```python
import os.path as osp
def verify_image_path(image_file):
"""Check if the given image file exists."""
if not osp.exists(image_file):
raise FileNotFoundError(f"Image '{image_file}' does NOT exist.")
verify_image_path(r"D:\学生课堂行为识别\yolov7class\inference\images\bus.jpg")
```
上述代码片段可用于独立检验单个图像文件的存在性,帮助快速锁定潜在的问题所在。
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