加载fMRI数据集时X_train维度为(0,64,256,1)的问题求助

我来帮你一步步排查这个问题，你遇到的X_train: (0, 64, 256, 1)说明最终没有加载到任何图像，主要有几个核心原因和对应的修复方法：

1. 最致命的错误：列表添加操作写错了 #

你代码里的imgs.show(img)完全是误用——Python的普通列表list根本没有show()方法！你肯定是想把读取到的图像添加到列表中，所以这里必须改成imgs.append(img)。如果不改的话，imgs永远是空列表，转成numpy数组自然就是样本数为0的空数组了。

2. Windows路径的转义陷阱 #

你的路径字符串"C:\Users\Administrator\fmri_deep_learning\origin"里的\U、\f会被Python当成转义字符解析，导致实际生成的路径和你预期的不一致，自然找不到目标文件夹。解决办法二选一：

• 使用原始字符串（推荐）：

  mypath = r"C:\Users\Administrator\fmri_deep_learning\origin"
  

  （前面的r表示“原始字符串”，Python会直接保留所有字符，不解析转义）
• 用双反斜杠替换单反斜杠：

  mypath = "C:\\Users\\Administrator\\fmri_deep_learning\\origin"
  

3. 没有匹配到目标.tif文件 #

有可能是文件夹里的图像后缀是大写的.TIF，而glob.glob("*.tif")默认严格匹配小写后缀（虽然Windows文件系统不区分大小写，但Python的glob模块在Windows下还是会按规则匹配）。你可以改成大小写不敏感的匹配：

all_img_paths = glob.glob(os.path.join(mypath, "*.[tT][iI][fF]"))

另外，建议在获取路径列表后加一行打印，快速确认是否找到文件：

print(f"共找到 {len(all_img_paths)} 个tif格式文件")

如果输出是0，那就要再次核对路径是否正确，或者目标文件夹里确实没有.tif/.TIF文件。

修复后的完整代码示例 #

import os
import glob
import cv2
import numpy as np

imgs = []
# 使用原始字符串避免路径转义问题
mypath = r"C:\Users\Administrator\fmri_deep_learning\origin"
# 匹配大小写不敏感的tif文件
all_img_paths = glob.glob(os.path.join(mypath, "*.[tT][iI][fF]"))
# 打印找到的文件数量，方便排查
print(f"共找到 {len(all_img_paths)} 个tif格式文件")

for img_path in all_img_paths:
    img = cv2.imread(img_path, 0)
    # 确保图像读取成功（避免损坏的文件导致None）
    if img is not None:
        img = img.astype('float32') / 255.
        imgs.append(img)  # 这里改成append，不是show！

X = np.array(imgs)
X_train = X.reshape(X.shape[0], 64, 256, 1)
X_test = X_train.copy()
print("X_train:", X_train.shape)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者闕翊芬