img = cv2.imread('test.jpg') # 获取图像属性 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
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: ...
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.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...
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
print(img.shape) #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如下图所示:(445L, 670L, 3L),该图共445行、670列像素,3个通道。 2.像素数目-size 通过size关键字获取图像的像素数目,其中灰度图像返回行数 * 列数,彩色图像返回行数 * 列数 * 通道...
python之shape 对于图像来说 img.shape[0]:图像的垂直尺寸(高度)W img.shape[1]:图像的水平尺寸(宽度)H img.shape[2]:图像的通道数 C 对于矩阵来说 shape[0]:表示矩阵的行数 shape[1]:表示矩阵的列数
[0:2]这个应当是切片的意思 img.shape 应当是OpenCV模块中处理图片的 是图片的一个属性 ，这个属性是个列表 然后对这个列表切片操作 img
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #获取图像形状 print(img.shape) #获取像素数目 print(img.size) 输出结果: (445L, 670L, 3L) 894450 3.图像类型-dtype
utf-8 -*- import cv2 import numpy as np #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) rows, cols, chn = img.shape #加噪声 for i in range(5000): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) img[x,y,:] = 255 cv2.imshow("noise", img)...