opencv获取一张图片的长和宽Python代码

以下是使用OpenCV库获取一张图片的长和宽的Python代码示例：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图片长和宽
height, width, _ = img.shape

# 输出结果
print("Image height:", height)
print("Image width:", width)

其中，`imread`函数用于读取图片，`shape`属性返回三个值，分别是`height`,`width`和通道数，因此使用`_`占位符表示通道数。输出结果即可得到图片的长和宽。

相关问题

opencv获取一张图片的长和宽,并存储在两个变量之中Python代码

你可以使用OpenCV库的`cv2.imread()`函数读取图片，然后使用`shape`属性来获取图片的长和宽，并存储在两个变量中。以下是Python代码示例：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图片的长和宽
height, width, _ = img.shape

# 打印图片的长和宽
print("Image height:", height)
print("Image width:", width)

在上面的代码中，`shape`属性返回一个三元组 `(height, width, channels)`，其中`height`和`width`分别表示图片的高度和宽度，`channels`表示图片的通道数（例如，RGB图片的通道数为3）。由于我们只需要图片的长和宽，因此可以使用一个下划线 `_` 忽略掉通道数。

求图像外轮廓的最小外接矩形的长和宽opencv python代码

在OpenCV中，如果你需要求解图像中某个轮廓的最小外接矩形的长和宽，可以按照下面的步骤操作：

import cv2
import numpy as np

# 假设你已经有一张图片并使用Canny算子或者其他的边缘检测方法获取到轮廓
image = ...  # 你的图像数据
edges = ...  # 边缘检测后的图像，例如从Canny得到
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours:
    # 对于每一个轮廓
    rect = cv2.minAreaRect(contour)  # 计算最小外接矩形
    box = cv2.boxPoints(rect)  # 转换为边界点列表

    # 将边界点转换为整数坐标，因为`minAreaRect`返回的是浮点型
    box = np.int0(box)

    # 取矩形的宽度和高度
    width, height = rect[1]

    # 打印或者在图像上标记矩形
    print(f"Width: {width}, Height: {height}")
    cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 255, 0), 2)  # 绘制矩形

# 显示原始图像
cv2.imshow("Minimum Bounding Rectangle", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会遍历图像的所有轮廓，计算每个轮廓的最小外接矩形，并打印出其宽度和高度。注意，`minAreaRect`返回的是一个包含中心点(x, y)，宽(w), 高(h)以及旋转角度的元组。