(yolov9) D:\bishe\yolov9-main>python detect.py --source 'D:/bishe/yolov9-main/data/images/horses.jpg' --img 640 --device 0 --weights './yolov9-c-converted.pt' --name yolov9_c_c_640_detect Traceback (most recent call last): File "detect.py", line 15, in <module> from models.common import DetectMultiBackend File "D:\bishe\yolov9-main\models\common.py", line 22, in <module> from PIL import Image File "C:\Users\22070\.conda\envs\yolov9\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 100, in <module> from . import _imaging as core ImportError: DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块。

<think>好的，用户遇到了Pillow库导入错误的问题，具体是ImportError: DLL load failed while importing _imaging。这通常是由于版本不兼容或者依赖缺失导致的。我需要根据提供的引用信息，整理出解决方案。 首先看引用[2]，用户提到在YOLOv5中遇到同样的问题，原因是Pillow版本过高，降级到8.0解决了问题。这说明版本兼容性很重要，尤其是与PyTorch和Torchvision的版本匹配。用户现在用的是YOLOv9，可能情况类似，所以需要检查Pillow版本是否与当前环境中的其他库兼容。 引用[3]提到使用conda安装matplotlib可能有问题，改用pip安装后解决了问题。这可能意味着conda和pip在安装某些包时的依赖处理不同，建议用户尝试用pip重新安装Pillow，而不是conda。 引用[4]和[5]中的解决方法是先卸载Pillow再重新安装，但可能需要注意版本。引用[5]还提到确保安装的是正确版本的Pillow，可能需要指定版本号。 综合这些信息，解决方案的步骤可能包括：检查当前Pillow版本，降级到兼容版本（如8.0或9.x中的某个稳定版本），使用pip安装而不是conda，并确保依赖库如VC++运行库已安装。另外，用户的环境是Conda，可能需要创建新环境来隔离问题，或者检查环境变量是否有冲突。 需要提醒用户注意PyTorch、Torchvision和Pillow的版本对应关系，参考官方文档的兼容性表格。同时，建议在安装后验证是否成功，并考虑更新其他相关库或系统组件，如Microsoft Visual C++ Redistributable。 最后，生成相关问题，可能涉及其他兼容性问题、环境配置技巧，或者特定框架的依赖处理。</think>### Pillow库_imaging模块导入失败的解决方案 针对Windows Conda环境下YOLOv9项目出现的$ImportError: DLL\ load\ failed\ while\ importing\ _imaging$错误，可按照以下步骤排查解决： 1. **验证Pillow版本兼容性** Pillow版本与Python解释器、PyTorch、torchvision存在严格依赖关系。建议使用以下兼容组合： - Python 3.9 + Pillow 8.0-9.0 + PyTorch 1.8.0 + torchvision 0.9.0[^2] - Python 3.8 + Pillow 10.1.0 + matplotlib 3.8.0[^3] ```bash # 查看当前版本 conda list pillow # 降级示例（在Conda环境中使用pip安装） pip uninstall pillow -y pip install pillow==9.5.0 ``` 2. **优先使用pip安装** Conda包管理器可能引入依赖冲突，建议通过pip安装Pillow： ```bash conda activate Rope # 进入目标环境 pip install --force-reinstall pillow ``` 3. **检查系统运行时库** 缺失$MSVCP140.dll$或$VCRUNTIME140.dll$会导致DLL加载失败，需安装： - Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable（x64版本） 4. **环境隔离测试** 创建新Conda环境可避免旧环境残留文件干扰： ```bash conda create -n test_env python=3.9 conda activate test_env pip install torch torchvision pillow ``` 5. **验证_imaging模块加载** 执行Python交互命令测试核心模块： ```python from PIL import Image print(Image.__version__) # 应显示正确版本号 ```