我对 Python 不太熟练，这是我第一次使用 Tkinter 来创建一个用户界面，用于显示我的数字分类程序在 mnist 数据集上的结果。我有一个关于在 Tkinter 中显示来自 numpy 数组而不是来自我电脑上的文件路径的图像的问题。我尝试过的当前代码是：

    img = PhotoImage(test_images[0])    window.create_image(20,20, image=img)

然而，这没有成功，但我不知道还有什么其他方法可以尝试。下面是一张从数组中绘制的图像的图片，我希望在 UI 中显示它，图片下方只是我加载和绘制图像的代码，以防有帮助。抱歉如果这是我忽略的简单修复，我对此非常新手。谢谢

https://i.gyazo.com/8962f16b4562c0c15c4ff79108656087.png

# 加载数据集train_images = mnist.train_images() #训练数据train_labels = mnist.train_labels() #训练标签test_images = mnist.test_images() # 测试训练图像test_labels = mnist.test_labels()# 训练数据标签# 归一化图像的像素值，使网络更易于训练train_images = (train_images/255) - 0.5test_images = (test_images/255) - 0.5# 将图像展平为784维向量，以便传入神经网络train_images = train_images.reshape((-1, 784))test_images = test_images.reshape((-1, 784))# 打印图像形状print(train_images.shape) # 60,000行和784列print(test_images.shape)

for i in range(0,15):    first_image = test_images[i]    first_image = np.array(first_image, dtype='float')    pixels = first_image.reshape((28,28))    plt.imshow(pixels)    plt.show()

错误信息：

Traceback (most recent call last):  File "C:/Users/Ben/Desktop/Python Projects/newdigitclassifier/classifier.py", line 122, in <module>    img = PhotoImage(test_images[0])  File "C:\Users\Ben\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\tkinter\__init__.py", line 3545, in __init__    Image.__init__(self, 'photo', name, cnf, master, **kw)  File "C:\Users\Ben\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\tkinter\__init__.py", line 3491, in __init__    if not name:ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

回答：

这里是解决方案：

import cv2import tkinter as tkfrom PIL import Image, ImageTkimport tensorflow as tf# 初始化窗口和图像属性HEIGHT = 200WIDTH = 200IMAGE_HEIGHT = 200IMAGE_WIDTH = 200# 加载mnist数据集mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()def imageShow(index):    root = tk.Tk()    # 将图像调整为更大的图像    img_array = cv2.resize(x_train[index], (IMAGE_HEIGHT,IMAGE_WIDTH), interpolation = cv2.INTER_AREA)    img =  ImageTk.PhotoImage(image=Image.fromarray(img_array))    canvas = tk.Canvas(root,width=WIDTH,height=HEIGHT)    canvas.pack()    canvas.create_image(IMAGE_HEIGHT/2,IMAGE_WIDTH/2, image=img)    root.mainloop()imageShow(5)

数据集已从tensorflow导入。我添加了一个额外的功能来调整图像大小。结果看起来像这样