使用CV2循环读取文件夹内图片时出现UnicodeDecodeError错误如何解决

• 参数传递错误：cv2.imread()返回值为图片像素矩阵的numpy数组，而image.load_img()要求传入的第一个参数为图片的本地路径字符串，你误将numpy数组作为路径传入，解析时自然触发编码错误。
• 逻辑分支缺陷：无论cv2.imread()是否读取成功，你都会执行后续的image.load_img()逻辑，遇到无效文件时直接报错。
• 遍历无过滤：os.listdir()会返回目标文件夹下的所有子目录、非图片文件，未做过滤会触发无效读取。

你之前的排查方向完全偏离，问题和编码、rb模式读取没有任何关系，调整参数传递逻辑+增加过滤规则即可解决，修复后的可运行代码如下：

import os
import cv2
from tensorflow.keras.preprocessing import image # 按需调整import来源

folder_angry = 'C:/Users/User/Desktop/test'
all_vald_img = []
# 可自行补充需要支持的图片后缀
valid_img_suffix = {"jpg", "jpeg", "png", "bmp", "webp"}

for filename_valid in os.listdir(folder_angry):
    # 先拼接完整的文件路径
    full_img_path = os.path.join(folder_angry, filename_valid)
    # 过滤子目录、非图片文件
    if not os.path.isfile(full_img_path):
        continue
    file_suffix = filename_valid.split(".")[-1].lower()
    if file_suffix not in valid_img_suffix:
        continue
    
    # 读取cv2格式图片存入列表
    img_valid = cv2.imread(full_img_path)
    if img_valid is not None:
        all_vald_img.append(img_valid)
        # 传入路径字符串而非numpy数组
        true_image = image.load_img(full_img_path)
        img = image.load_img(full_img_path, color_mode="grayscale", target_size=(48, 48))
        # 此处补充你自己的业务处理逻辑

你之前逐张指定路径可以正常运行，就是因为逐张操作时你给image.load_img()传入的是正确的路径字符串，循环时传参错误才导致报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zzripbong