怎么使用numpy获取图像的尺寸

使用numpy可以通过如下方法获取图像的尺寸：

import numpy as np
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 获取图像尺寸
height, width, channels = img.shape

print("图像宽度为：", width)
print("图像高度为：", height)

这段代码可以通过import numpy 导入numpy库，再利用cv2读取图像文件并获取图像尺寸。

相关问题

python opencv 获取图像的尺寸

在Python的OpenCV中，可以使用`cv2.imread()`函数读取图像，并使用`shape`属性获取图像的尺寸。下面是一个示例代码：

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')  # 读取图像

height, width, channels = image.shape  # 获取图像的尺寸

print("图像宽度：", width)
print("图像高度：", height)
print("图像通道数：", channels)

在上述代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取一张图像，并将其赋值给变量`image`。

然后，通过访问`image.shape`属性，我们可以获取图像的尺寸信息。这个属性返回一个元组，其中包含三个值：图像的高度、宽度和通道数。

最后，我们打印出图像的宽度、高度和通道数。

需要注意的是，`cv2.imread()`函数会返回一个NumPy数组，表示图像。因此，可以使用NumPy数组的属性`shape`来获取图像的尺寸信息。

numpy的图像处理

numpy是一个功能强大的数学库，也可以用于图像处理。通过numpy，你可以对图像进行各种操作，例如颜色通道分离、灰度图转换等。

要获取图像的颜色通道，你可以使用get_color_channels函数。这个函数会将图像的RGB三个通道分离出来，并返回一个包含各通道数据的列表。

要生成一个全黑的图像，你可以使用np.zeros函数。通过指定shape参数为(500,500,3)，并将dtype参数设置为np.uint8，你将得到一个尺寸为500x500，每个像素值为0的黑色图像。

对于灰度图转换，你可以使用点积的方法。通过定义一个权重数组temp = np.array([ 0.299, 0.587, 0.114])，你可以将图像与temp进行点积运算，并使用cmap="gray"参数来显示灰度图像。