cv中如何获得图像的尺寸

在Python中使用OpenCV库时，可以使用`cv2.imread()`函数读取图像文件，然后通过图像对象的`.shape`属性获得图像的尺寸。`.shape`属性返回一个包含三个元素的元组，分别是图像的高度、宽度和颜色通道数（对于灰度图像是1，彩色图像是3）。

以下是如何使用Python和OpenCV获取图像尺寸的示例代码：

import cv2

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

# 检查图像是否正确加载
if image is not None:
    # 获取图像尺寸
    height, width, channels = image.shape
    
    # 打印图像尺寸
    print(f"Width: {width}, Height: {height}, Channels: {channels}")
else:
    print("Error: 图像文件没有正确加载")

在这段代码中，你需要将`'path_to_image.jpg'`替换为你要获取尺寸的图像文件的实际路径。如果图像成功加载，它会打印出图像的宽度、高度和颜色通道数；如果图像文件没有被正确加载，它会打印出一个错误信息。

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c++ opencv dnn如何获取onnx模型输入的图像尺寸大小

在使用C++和OpenCV的DNN模块加载ONNX模型时，获取输入图像的尺寸大小通常涉及到两个步骤：首先，你需要知道模型输入层的名称以及输入层的尺寸信息；其次，你需要根据输入层的尺寸要求对要输入的图像进行预处理，比如缩放和裁剪。

具体步骤如下：

1. 加载模型：首先，你需要加载ONNX模型文件到DNN模块中。

   cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX("model.onnx");

2. 获取模型输入层信息：通过`net.getLayerNames()`方法可以获得所有层的名称，然后你可以找到输入层的名称。

   std::vector<String> layerNames = net.getLayerNames();
   std::vector<int> blobIdx = net.getBlobNames();

3. 获取输入层尺寸：在OpenCV 4.5.0及以后的版本中，`cv::dnn::Net::getInputShape()`方法可以用来获取输入层的尺寸信息。

   int inputBlobIndex = -1;
   cv::Mat inputBlob;
   for (int i = 0; i < blobIdx.size(); ++i) {
       if (std::find(layerNames.begin(), layerNames.end(), blobIdx[i]) != layerNames.end()) {
           inputBlobIndex = i;
           break;
       }
   }
   if (inputBlobIndex >= 0) {
       auto inputShape = net.getInputShape(inputBlobIndex);
       int height = inputShape[2];
       int width = inputShape[3];
   }

4. 图像预处理：在将图像输入模型之前，你需要根据获取到的输入层尺寸信息对图像进行相应的预处理，比如缩放到合适的尺寸、进行归一化等操作。

请注意，这里提供的代码示例是一个基本的框架，你可能需要根据你的具体模型和需求进行调整。

cv2放大图像后用0填充

在OpenCV (cv2) 中，如果你想放大一个图像并使用0填充未放大的部分，你可以通过以下步骤来实现：

1. **读取图像**：首先使用`cv2.imread()`函数加载图像。
2. **获取原尺寸**：通过访问`image.shape`获取图像的原始宽度和高度。
3. **确定放大比例**：确定你想要的放大倍数，例如两倍大小(`scale = 2`)。
4. **计算新的尺寸**：将原尺寸乘以放大比例得到新的宽度和高度。
5. **创建新的零填充图像**：使用`np.zeros()`创建一个新的黑图（全为0），大小等于新的尺寸，然后使用`cv2.resize()`函数进行放大，但是传入一个全为0的数组，这样未放大的部分就会保持为0。
6. **合并图像**：将放大后的图像与0填充的图像相加（如果需要保持原图像的透明度，可能需要进行alpha blending，这里假设不需要）。

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('your_image.jpg')

# 获取原尺寸
height, width = img.shape[:2]

# 定义放大比例
scale = 2

# 计算新的尺寸
new_height, new_width = int(height * scale), int(width * scale)

# 创建全0的新图像
zero_filled_img = np.zeros((new_height, new_width))

# 扩大并填充0
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
result = zero_filled_img + resized_img

# 写回文件或显示结果
cv2.imwrite('amplified_image_with_zeros.jpg', result)