使用python读图像尺寸

您好！可以使用Python的OpenCV库来读取图像的尺寸，具体代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
height, width, channels = img.shape
print('Image size:', width, 'x', height)

请问您还有其他问题需要我回答吗？如果没有，我可以给您讲一个笑话。

相关问题

python opencv读灰度图像

在Python中，使用OpenCV (cv2) 读取灰度图像非常简单。首先，你需要安装OpenCV库，如果还没有安装，可以使用pip install opencv-python命令来安装。以下是基本步骤：

import cv2

# 读取灰度图像
image_path = "path_to_your_image.jpg" 或 "path_to_your_image.png"  # 替换为你要读取的图片路径
gray_image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 确保读取成功，若失败则显示错误信息
if gray_image is not None:
    # 打印灰度图像的尺寸
    print(f"灰度图像的尺寸: {gray_image.shape}")
else:
    print("无法读取图像")

# 显示或进一步处理灰度图像
cv2.imshow("Gray Image", gray_image)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，0表示立即关闭
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`是一个标志，告诉OpenCV直接将图像加载为灰度模式，而不是默认的BGR颜色空间。

python 读 tiff高光谱

要使用Python读取tiff高光谱图像，可以使用GDAL库来实现。首先需要导入GDAL库，并使用`gdal.Open()`函数打开tiff文件。代码中的`path_image`变量用于指定tiff文件的路径。然后，使用`GetRasterBand()`函数获取图像的各个波段，并使用`ReadAsArray()`函数将波段数据读取为数组。接着，可以将读取的波段数据存储到三维数组中，以便进一步处理和分析。具体的代码如下所示：

import gdal
import numpy as np

# 使用GDAL读取tif文件
gdal.UseExceptions()
ds = gdal.Open(path_image)

# 获取图像的波段数量和尺寸
nrows = ds.RasterYSize
ncols = ds.RasterXSize
bandnum = ds.RasterCount

# 创建一个三维数组来存储波段数据
features = np.zeros((nrows, ncols, bandnum), dtype='float32')

# 逐个读取波段数据并存储到数组中
for i in range(1, bandnum + 1):
    band = ds.GetRasterBand(i)
    band_data = band.ReadAsArray()
    features[:, :, i-1 = band_data

# 打印数组的尺寸
print(features.shape)

上述代码将读取tiff文件中的高光谱波段数据，并将其存储在名为`features`的三维数组中。数组的大小为`(nrows, ncols, bandnum)`，其中`nrows`和`ncols`表示图像的行数和列数，`bandnum`表示波段的数量。通过这种方式，我们可以方便地对高光谱图像进行处理和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用python GDAL库读写geotiff格式的遥感影像方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38613173/12865932)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python读取高光谱数据为数组](https://blog.csdn.net/soderayer/article/details/128607424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]