python查看图片的维度方式

可以使用Python中的Pillow库来查看图片的维度。具体操作如下：

1. 安装Pillow库：在终端或命令行中输入`pip install Pillow`，即可安装Pillow库。

2. 导入Pillow库：在Python代码中导入Pillow库，如下所示：

   from PIL import Image

3. 打开图片并查看维度：使用`Image.open()`方法打开图片，并使用`.size`属性获取图片的维度，如下所示：

   img = Image.open('image.jpg')
   print(img.size)

上述代码将打开名为'image.jpg'的图片，并输出图片的宽度和高度。

相关问题

Python如何为图片添加维度

可以使用Python中的NumPy和OpenCV库来为图片添加维度。

首先，使用OpenCV库中的imread()函数读取图片，并将其转换为NumPy数组。然后，使用NumPy库中的expand_dims()函数将数组中的图片添加一个新的维度。最后，使用OpenCV库中的imshow()函数显示添加了维度的图片。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图片转换为NumPy数组并添加维度
img_with_dim = np.expand_dims(img, axis=0)

# 显示图片
cv2.imshow('Image with Dimension', img_with_dim)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们将图片添加了一个新的维度，即将其转换为一个4D数组。这个新的维度将在数组的第一个位置，表示这个数组中只有一张图片。

python 数组维度

在Python中，数组（也称为列表或ndarray）的维度是指其数据结构在内存中排列的方式，它表示数组有多少个嵌套层次。每个维度代表了数据的一种“列”或“行”的概念。例如，一维数组只有一个层级，只有一行或一列；二维数组有两层，可以看作是一个表格，包含多行多列；三维数组则有三层，常用于图像处理，其中每层是一张图片。

你可以通过`len()`函数获取数组的维度，对于`numpy`库中的`ndarray`，形状信息存储在`.shape`属性里，该属性会返回一个元组，元素个数即为维度，元组的每个元素对应一个维度的大小。

举个例子：

import numpy as np

# 一维数组
arr_1d = np.array([1, 2, 3])
print(arr_1d.shape)  # 输出 (3,)，表示一维，长度为3

# 二维数组
arr_2d = np.array([[4, 5], [6, 7]])
print(arr_2d.shape)  # 输出 (2, 2)，表示两维，2x2矩阵

# 三维数组
arr_3d = np.array([[[8, 9], [10, 11]], [[12, 13], [14, 15]]])
print(arr_3d.shape)  # 输出 (2, 2, 2)，表示三维，两个2x2矩阵的集合