print(f"宽度: {width}, 高度: {height}") 以下是一个完整的示例代码: python import cv2 # 读取图像文件 image = cv2.imread('path_to_image.jpg') # 检查图像是否成功加载 if image is not None: # 获取图像宽高 height, width = image.shape[:2] # 打印宽高信息 print(f"宽度: {width}, 高...
cv2.resize()函数用于调整图像的尺寸,可以指定新的高度和宽度。 # 调整图像大小 resized_image = cv2.resize(image, (100, 100)) 获取调整后图像的大小 height, width, channels = resized_image.shape print(f"调整后高度: {height}, 调整后宽度: {width}, 通道数: {channels}") 调整图像大小在图像处理和...
将上述步骤合成一段完整的Python代码如下: importcv2# 导入OpenCV库# 步骤3: 读取图像image=cv2.imread('path_to_image.jpg')# 读取图像# 步骤4: 获取图像的宽度和高度height,width,channels=image.shape# 获取图像的高度、宽度和通道数# 步骤5: 输出结果print(f'图像的宽度:{width}, 高度:{height}')# 输出...
最后一步,我们可以使用以下代码将图像的宽度和高度信息打印出来: print('Width:',width)print('Height:',height) 1. 2. 3. 完整代码示例 下面是完整的代码示例: importcv2# 加载图像image=cv2.imread('path/to/image.jpg')# 获取图像的宽度和高度height,width=image.shape[:2]# 打印图像的宽度和高度信息pri...
import cv2 def crop_to_aspect_ratio(image, target_aspect_ratio=(90, 90)): height, width = image.shape[:2] target_width, target_height = target_aspect_ratio # 计算原始图像的宽高比 original_aspect_ratio = width / height # 确定裁剪区域的起始点和大小 if original_aspect_ratio > target_aspe...
import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 获取图像的宽高height, width = image.shape[:2]# 设置目标图像的新宽高new_width = 500new_height = int((new_width * height) / width)# 调整图像大小resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))# 展示调整后的图像cv2....
importcv2 img= cv2.imread('./test.jpg') 读取出来的图片是numpy.ndarray格式,值是0～255, img的形状是 (图片高度,图片宽度,图片通道数),打印值出来发现通道的顺序是BGR,而不是RGB。 2.改变图片大小 importcv2width= 100height= 200img= cv2.imread('./test.jpg') ...
cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 显示原始图像和调整大小后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Resized Image', resized_image) # 等待按键并关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 如果需要,保存调整大小后的图像 # cv2....
import cv2 # 加载图像 image = cv2.imread(r"C:\Users\jinli\Desktop\photos\123.jpg") # 获取图像的宽度和高度 height, width, _ = image.shape # 定义左上角区域的坐标和大小 x = 0 # 左上角顶点的x坐标 y = 0 # 左上角顶点的y坐标 crop_width = width // 2 # 裁剪区域的宽度,取图像宽度...
练习1:使用OpenCV的cv2.resize()方法,将一张图像缩放到不同的尺寸。 缩放至原来的50%大小 放大至原来的150%大小 缩放至特定尺寸(如300x300像素) import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('1.jpg') # 缩放至原来的50%大小 scale_50 = cv2.resize(image, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5) ...