opencv获取图片长宽

时间: 2024-01-24 17:15:35 浏览: 54
在OpenCV中,可以使用`shape`属性来获取图像的长宽。具体的方法如下所示: ```python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread("image.jpg") # 获取图像的长宽 h, w, _ = image.shape # 打印图像的长宽 print("图像的长为:", h) print("图像的宽为:", w) ``` 这段代码会输出图像的长和宽。请注意,`shape`属性返回的是一个包含三个元素的元组,分别表示图像的高度、宽度和通道数。在这个例子中,我们只关心图像的长和宽,所以使用了`_`来忽略通道数。
相关问题

pythonopencv获取图片长宽

使用Python和OpenCV获取图片的长宽可以使用以下代码实现: ```python import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") # 读取图片 height, width, channels = img.shape # 获取图片的长宽和通道数 print("长:", height, "宽:", width) ```

python opecv获取图片长宽

您好,关于获取图片的长宽信息,可以使用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取图片并使用shape属性获取长宽信息。具体代码如下: import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') # 读取图片文件 height, width, channels = img.shape # 获取图片的长宽和通道数 print('图片长宽:', height, width) 希望能够帮到您,谢谢。

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import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(name) @app.route('/', methods=['POST']) def predict(): # 读入图片 image = request.files.get('image') img = cv2.imdecode(np.fromstring(image.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) # 获取图片长宽 height, width = img.shape[:2] # 计算每个圆的半径 width = max(width, height) height = min(width, height) a = int(width / 12) / 2 b = int(height / 8) / 2 c = int(a) d = int(b) r = min(c, d) # 计算圆心坐标 centers = [] for j in range(8): for i in range(12): cx = 2 * r * j + r cy = 2 * r * i + r centers.append((cx, cy)) # 提取灰度值 gray_values = [] for i in range(96): x, y = centers[i][0], centers[i][1] mask = np.zeros_like(img) cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1) masked_img = cv2.bitwise_and(img, mask) gray_img = cv2.cvtColor(masked_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) gray_value = np.mean(gray_img) gray_values.append(gray_value) # 拟合数据 x_values = gray_values[:16] # 16个用于训练的灰度值 x_prediction_values = gray_values[16:] # 80个用于预测的灰度值 y_values = [0.98, 0.93, 0.86, 0.79, 0.71, 0.64, 0.57, 0.50, 0.43, 0.36, 0.29, 0.21, 0.14, 0.07, 0.05, 0.01] # 16个液体浓度值 # 使用numpy的polyfit函数进行线性拟合 fit = np.polyfit(x_values, y_values, 1) # 使用拟合系数构建线性函数 lin_func = np.poly1d(fit) # 生成新的80个数据的x值 new_x = x_prediction_values # 预测新的80个数据的y值 new_y = lin_func(new_x) # 输出预测结果 result = list(new_y) row3 = result[:8] row4 = result[8:16] row5 = result[16:24] row6 = result[24:32] row7 = result[32:40] row8 = result[40:48] row9 = result[48:56] row10 = result[56:64] row11 = result[64:72] row12 = result[72:80] prediction_result = { "第三列": row3, "第四列": row4, "第五列": row5, "第六列": row6, "第七列": row7, "第八列": row8, "第九列": row9, "第十列": row10, "第十一列": row11, "第十二列": row12 } return jsonify(prediction_result) if name == 'main': app.run(debug=True) 请问上面这段代码如何运行呀?

将以下适用于pt模型的代码改为适用于tflite模型的代码def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True): # 获取当前图片的长宽 shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] # 如果 new_shape 是整数,则将其转换为元组 (new_shape, new_shape) if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) # 缩放比(缩放后的尺寸 / 原始尺寸的最小值) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) # 如果不需要放大图片(仅缩小),则将缩放比 r 取最小值为 1.0 if not scaleup: r = min(r, 1.0) # 计算相应需要添加多少行和列的像素值 ratio = r, r # width, height ratios new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding # 如果 auto 为 True, 则将 padding 取最小的 32 的倍数 if auto: dw, dh = np.mod(dw, 32), np.mod(dh, 32) # wh padding elif scaleFill: # 如果 scaleFill 为 True,则将 padding 设为 0.0 dw, dh = 0.0, 0.0 new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0]) ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0] # width, height ratios dw /= 2 # divide padding into 2 sides dh /= 2 # 如果图片的形状不符合指定大小,则进行缩放和加边框 if shape[::-1] != new_unpad: img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # 返回加了边框的图片,缩放比例和 padding 的行和列的值 return img, ratio, (dw, dh)

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