python计算图片img1和img2的比值

首先，需要使用Python中的PIL库（Python Imaging Library）来打开和处理图像。

以下是一个计算两张图片比值的示例代码：

from PIL import Image

# 打开图片
img1 = Image.open('img1.jpg')
img2 = Image.open('img2.jpg')

# 获取图片尺寸
width1, height1 = img1.size
width2, height2 = img2.size

# 计算比值
ratio = float(width1 * height1) / float(width2 * height2)

print("img1 与 img2 的比值为：", ratio)

请注意，这个计算比值的示例代码假设img1和img2的尺寸相同。如果两张图片尺寸不同，你需要在计算比值之前将它们进行缩放或者裁剪，使它们的尺寸相同。

相关问题

python计算图片img1和img2各个像素的比值

假设你已经使用Pillow库读取了这两张图片，可以使用以下代码来计算它们各个像素的比值：

from PIL import Image

# 读取图片
img1 = Image.open('img1.jpg')
img2 = Image.open('img2.jpg')

# 获取图片尺寸
width, height = img1.size

# 计算每个像素的比值
for x in range(width):
    for y in range(height):
        # 获取每个像素的RGB值
        r1, g1, b1 = img1.getpixel((x, y))
        r2, g2, b2 = img2.getpixel((x, y))
        
        # 计算比值
        r_ratio = r1 / r2
        g_ratio = g1 / g2
        b_ratio = b1 / b2
        
        # 打印结果
        print(f'Pixel({x}, {y}): R ratio={r_ratio:.2f}, G ratio={g_ratio:.2f}, B ratio={b_ratio:.2f}')

上述代码中，我们使用了 `getpixel()` 方法来获取每个像素的RGB值，然后计算它们的比值，并打印结果。注意，这里假设两张图片的尺寸相同，如果不同需要进行相应的处理。

opencv python 计算二值化图像黑白像素的比值

好的，关于计算二值化图像黑白像素的比值，你可以使用以下代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转为灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# 统计黑白像素的个数
black_px = cv2.countNonZero(thresh == 0)
white_px = cv2.countNonZero(thresh == 255)

# 计算黑白像素的比值
ratio = black_px / white_px

# 打印比值
print(ratio)

以上代码中，`cv2.countNonZero` 函数可以统计二值化图像中非零像素的数量，因此通过 `thresh == 0` 和 `thresh == 255` 可以分别统计黑白像素的数量。最后计算比值即可。