TensorFlow目标检测API运行报错：int()参数不能为NoneType，无摄像头也触发

最近我在学习TensorFlow目标检测API的相关教程，不管是用静态图片测试（不调用摄像头）还是直接用摄像头运行代码，都会触发如下错误栈：

Traceback (most recent call last):
File "C:\obj\models\research\object_detection\object_testmien_image.py", line 138, in
feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})
File "C:\Users\tomsa\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 905, in run
run_metadata_ptr)
File "C:...

同时还收到明确的错误提示：TensorFlow目标检测错误：int()的参数必须是字符串、类字节对象或数字，不能是'NoneType'

几个实用的排查和解决方向 #

• 先确认输入数据是否正常加载：这个错误90%的概率是你的image_np_expanded变量变成了None——说白了就是图像没成功读进来。如果是静态图片，检查cv2.imread()的路径是不是写错了，比如Windows路径的反斜杠有没有转义（写成\\或者用正斜杠/），或者图片文件是不是真的在你指定的文件夹里；如果是用摄像头，看看cv2.VideoCapture(0)的设备号对不对，有没有其他程序占用了摄像头。
• 检查模型文件是否正确加载：要是你的预训练模型（.pb文件）没下载完整、路径写错或者解压出错，后续的张量操作也会出问题。可以在模型加载的代码后面加个打印，确认模型是否成功加载。
• 定位第138行的变量状态：错误刚好出在第138行的feed_dict处，建议在这行代码前加一句print("image_np_expanded:", image_np_expanded)，看看输出是不是None。如果确实是None，就往前找图像预处理的代码，比如是不是在resize、转格式的时候操作失误，导致数据丢失变成了None。
• 排查版本兼容性：你用的是Python3.5搭配旧版TensorFlow，目标检测API对TensorFlow版本要求很严，比如1.x和2.x的代码逻辑差异极大。看看你跟着的教程对应的TensorFlow版本是不是和你本地安装的一致，版本不兼容也会出现这种奇怪的类型错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mader n fader