python opencv遍历图像数据集是否存在错误

python3.9的环境，opencv3.4:

平时在准备图像数据集是，有可能其中有个别图像错误引起在深度学习训练到一半时报错，所有先检查一下数据集中的图像是否有错误图像：

import os
import cv2
import glob
import pathlib
import random
import numpy as np

from os import listdir, getcwd

from os.path import join

# 检查图片数据是否正确

# 图片路径
data_path = r'E:\\datasets\\CCPD2019-yolo'

# 写入到文件
trainfile = r'E:\\datasets\\err_list.txt'

if __name__ == '__main__':

    file_list = os.listdir(data_path)

    train_file = open(trainfile, 'a',encoding='utf-8-sig') #带BOM的UTF-8格式
    for file_obj in glob.glob(data_path + '/*.jpg', recursive=True):
    #for file_obj in file_list:
        file_path = os.path.join(data_path, file_obj)
        if os.path.exists(file_path):
            a=1
            #print(file_path)
        else:
            print('不存在', file_path)
            continue
        # img=cv2.imread(img_path)
        img = cv2.imdecode(np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8), -1)  # 解决读中文名称图片的问题
        if img is None:
            print('错误:%s', file_path)
            d = pathlib.Path(file_path)
            train_file.write(file_path + '\t' + 'carplate' + '\n')
            continue

    train_file.close()