如何知道numpy知道图片的行列
时间: 2023-03-24 17:01:11 浏览: 53
要查看NumPy数组的形状(行列数),您可以使用`.shape`属性。例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个2行3列的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 查看数组的形状
print(arr.shape) # 输出 (2, 3)
```
如果要查看NumPy数组的每一行,您可以使用切片(`:`)和整数索引。例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个3行2列的数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 查看数组的第一行
print(arr[0]) # 输出 [1 2]
# 查看数组的第二行
print(arr[1]) # 输出 [3 4]
# 查看数组的第三行
print(arr[2]) # 输出 [5 6]
```
希望这可以帮助您了解如何使用NumPy查看数组的形状和行列。
相关问题
用opencv findchessboardcorners写一个识别棋盘图片的角点实例
好的,以下是一个用 OpenCV 的 `findChessboardCorners` 函数识别棋盘图片的角点的实例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取棋盘图片
img = cv2.imread('chessboard.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 设置棋盘格的行列数
rows = 7
cols = 7
# 寻找棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (rows, cols), None)
# 如果找到了棋盘格角点
if ret == True:
# 亚像素级角点检测
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
# 绘制角点
cv2.drawChessboardCorners(img, (rows, cols), corners, ret)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
else:
print('未找到棋盘格角点')
```
在代码中,我们首先读取了一张棋盘图片,并将其转换为灰度图像。接着,我们使用 `cv2.findChessboardCorners` 函数寻找棋盘格角点。如果找到了角点,我们再使用亚像素级角点检测进行优化,并最终绘制角点。
注意:在使用 `cv2.findChessboardCorners` 函数时,需要指定棋盘格的行列数。如果找到了棋盘格角点,函数会返回一个布尔值 `True` 和一个包含所有角点坐标的数组。如果没有找到,函数会返回一个布尔值 `False`。
import cv2 import numpy as np chessboard_size = (7,10) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:\Users\lenovo\Desktop\棋盘格\标定图片\OpenCV_Chessboard.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None)这段代码怎么改可以打印出相机的内部参数和畸变系数以及外部参数
以下是修改后的代码,可以打印出相机的内部参数和畸变系数以及外部参数:
```
import cv2
import numpy as np
chessboard_size = (7,10) # 棋盘格行列数
objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标
objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)
img = cv2.imread('C:\Users\lenovo\Desktop\棋盘格\标定图片\OpenCV_Chessboard.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)
if ret == True:
cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None)
# 打印相机内部参数和畸变系数
print("相机内部参数:")
print(mtx)
print("畸变系数:")
print(dist)
# 打印外部参数
print("旋转向量:")
print(rvecs)
print("平移向量:")
print(tvecs)
```
需要注意的是,外部参数的打印结果是旋转向量和平移向量,不是直接的旋转矩阵和平移矩阵。如果需要得到旋转矩阵和平移矩阵,可以使用 `cv2.Rodrigues()` 函数将旋转向量转换为旋转矩阵。