cv2 获取图片的长宽

时间: 2024-06-03 08:05:08 浏览: 169
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python cv2截取不规则区域图片实例

在使用OpenCV的Python接口时，可以使用cv2.imread()函数读取图片，并通过numpy数组的shape属性获取图片的长和宽。示例如下： ```python import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") height, width = img.shape[:2] print("Image height: ", height) print("Image width: ", width) ``` 如果你想获得图片的通道数，可以使用img.shape。但是需要注意的是，如果图片是灰度图，则img.shape只会返回两个值，即高和宽。
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python读取当前图片长宽

您可以使用OpenCV中的cv2模块来读取图像的长宽信息。下面是一个示例代码： python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread("image.jpg") # 获取图像的长宽 height, width = image.shape[:2] print("图像...

找一下以下代码的错误：# 后端代码求解圆心坐标 import cv2 import numpy as np # 读入图片 img = cv2.imread('D:\Desktop\weixinallwork\chess.png') # 获取图片长宽 height, width = img.shape[:2] print(height) print(width) # 计算每个圆的半径 width = max(width, height) height = min(width, height) print(height) print(width) a = int(width / 7) / 2 # 横坐标12等分 b = int(height / 2) / 2 # 纵坐标8等分 c = int(a) d = int(b) r = min(c, d) # print(r) count = 0 # 计算圆心坐标 centers = [] for j in range(2): # 俩次循环 先按行 for i in range(7): # 后按列 x = 2 * r * j + r y = 2 * r * i + r centers.append((x, y)) count = count + 1 print(f'圆心坐标({x}, {y})') # print(count) # print(centers) import numpy as np circles = np.array([[centers],r]) # 创建一个二维数组用于保存每个圆的灰度值 gray_values = np.zeros((len(circles),)) # 遍历每个圆 for i in range(len(circles)): # 提取当前圆的参数 x, y = circles[i][0] r = circles[i][1] # 通过圆心坐标和半径在原始图像中裁剪出当前圆 mask = np.zeros_like(img) cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1) masked_img = cv2.bitwise_xor(img, mask) # 将当前圆从RGB通道转换为灰度通道 gray_img = cv2.cvtColor(masked_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 计算当前圆的灰度值 gray_value = np.mean(gray_img) # 将当前圆的灰度值保存到二维数组中 gray_values[i] = gray_value # 打印每个圆的灰度值 print(gray_values) cv2.imshow('chess', img) cv2.imshow('chess1', gray_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

该代码的错误在于以下两行： circles = np.array([[centers],r]) gray_values = np.zeros((len(circles),)) 应该修改为： circles = np.array(centers) gray_values = np.zeros(len(circles)) ...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def liquid_concentration_prediction(image_path): # 读入图片 img = cv2.imread(image_path) # 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] print("第三列:", row3) print("第四列:", row4) print("第五列:", row5) print("第六列:", row6) print("第七列:", row7) print("第八列:", row8) print("第九列:", row9) print("第十列:", row10) print("第十一列:", row11) print("第十二列:", row12) 请把上面的代码用Flask框架生成一个网址

# 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) ...

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?

这段代码是一个使用 Flask 框架实现的简单的 Web API，可以接收客户端传递的图片数据，对图片进行处理，返回预测结果。如果要运行这段代码，可以按照以下步骤进行： 1. 安装必要的依赖库：这段代码依赖于 OpenCV、...
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帮我给每行代码加上注释 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]) if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) if not scaleup: r = min(r, 1.0) 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 if auto: dw, dh = np.mod(dw, 32), np.mod(dh, 32) # wh padding elif scaleFill: 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 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) return img, ratio, (dw, dh)

# 获取当前图片的长宽 shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] # 如果新的形状是一个整数，则将其转换为一个元组 if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) # ...

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)

# 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,...

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