img.shape 是一个属性,它返回一个包含图像维度的元组。对于彩色图像,这个元组通常包含三个元素:图像的高度、宽度和通道数。对于灰度图像,这个元组只包含两个元素:图像的高度和宽度。 2. img.shape 返回值的三种情况 彩色图像: 返回值示例:(height, width, channels) 含义:在这种情况下,img.shape 返回一个包含...
img = mpimg.imread('cat.jpg') # 读取和代码处于同一目录下的 img.png # 此时 img 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理 print(img.shape) # (512, 512, 3) print(img.shape[0]) print(img.shape[1]) print(img.shape[2]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 运行结果如下: ...
是一个涉及图像处理和文件操作的问题。下面是一个完善且全面的答案: 根据img.shape值将图像移动到文件夹,可以通过以下步骤实现: 1. 首先,需要了解img.shape的含义。img.shap...
img.shape[:2] 取彩色图片的长、宽。 如果img.shape[:3] 则取彩色图片的长、宽、通道。 关于img.shape[0]、[1]、[2] img.shape[0]:图像的垂直尺寸(高度) img.shape[1]:图像的水平尺寸(宽度) img.shape[2]:图像的通道数 在矩阵中,[0]就表示行数,[1]则表示列数。 plt.subplot() plt.subplot(...
img.shape[0:2]返回的是图像的维度信息。解释:1. img对象代表图像数据 在Python中处理图像时,通常使用库如OpenCV或matplotlib等,加载图像后会返回一个对象,如img。这个对象包含了图像的所有信息,例如像素值、尺寸等。2. shape属性表示图像的维度 img.shape是一个包含图像尺寸信息的元组。对于彩色图像...
python的img.shape函数 python的img.shape函数img = cv2.imread(img_path,-1)print(img.shape) #参数-1为按原通道读⼊,不写的话默认读⼊三通道图⽚,例如(112,112,3)print(img.shape[0])#读⼊的时图⽚的⾼度height print(img.shape[1])#读⼊的时图⽚的宽度weight ...
img = cv2.imread(img_path,-1) print(img.shape) #参数-1为按原通道读入,不写的话默认读入三通道图片,例如(112,112,3) print(img.shape[0])#读入的时图片的高度height print(img.shape[1])#读入的时图片
用opencv的imgshape返回的是100,300,3,shape返回的是图像的行数,列数,色彩通道数。行数其实对应于坐标轴上的y,即表示的是图像的高度列数对应于坐标轴上的x,即表示的是图像的宽度,也就是说shape返回的是高度,宽度=y,x而img50,100是否表示是x,y为50,10的那个像素呢,其实不是。与...
iflen(img.shape) ==2:# 灰度图像img_cv2 = np.array(img_pil, dtype=np.uint8)else:# 彩色图像img_cv2 = cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)returnimg_cv2 5.初始化人脸检测器和特征点预测器: detector= dlib.get_frontal_face_detectorpredictor= dlib.shape_predictor("shape_pred...
shape = img.shape print('图像的形状为: ', shape) # 打印图像形状,包括行、列、通道 size = img.size print('图像的像素数目为: ', size) # 打印图像的像素数目 dtype = img.dtype print('图像的数据类型为: ', dtype) # 打印图像的数据类型 ...