怎么获取一个图片的分辨率值，python代码

获取图片分辨率的Python代码如下：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('image.png')

# 获取分辨率
width, height = img.size

# 输出分辨率
print('图片分辨率为：{}x{}'.format(width, height))

其中，`Image`模块需要使用`Pillow`库进行安装，可以使用`pip install Pillow`命令进行安装。以上的代码仅适用于常见的图片格式，例如`.png`、`.jpg`、`.jpeg`等等。如果图片格式比较特殊，则需要按照对应的格式进行解析。

相关问题

帮我写一个提升图片分辨率的代码程序

好的，我可以为您提供一个图片超分辨率的代码程序。您可以使用以下代码程序：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image


def build_model(width, height, scale):
    input_img = tf.keras.Input(shape=(width, height, 3))
    x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(input_img)
    x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
    x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
    x = tf.keras.layers.Conv2D(scale*scale*3, (3, 3), padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.Reshape((width*scale, height*scale, 3))(x)
    x = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.compat.v1.depth_to_space(x, scale))(x)
    model = tf.keras.Model(inputs=input_img, outputs=x)
    return model


def test_image(filename, model, scale):
    img = cv2.imread(filename)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = np.array(img) / 255.0
    h, w, _ = img.shape
    dst_h, dst_w = h * scale, w * scale
    dst_img = cv2.resize(img, (dst_w, dst_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    input_img = dst_img[np.newaxis, ...]
    output_img = model.predict(input_img)[0]
    output_img = np.clip(output_img, 0, 1)
    output_img = (output_img * 255).astype(np.uint8)
    output_img = cv2.cvtColor(output_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

    return output_img


if __name__ == '__main__':
    model = build_model(256, 256, 4)
    model.load_weights('model_weight.h5')
    filename = 'test.jpg'
    output_img = test_image(filename, model, 4)
    cv.imshow('output image', output_img)
    cv.waitKey()

在这里，我们使用了TensorFlow框架，建立了一个超分辨率模型，将其保存到了一个名为model_weight.h5的文件中。我们还通过调用OpenCV库中的imread()函数读取输入图像，并使用cv2.resize()函数将其调整到需要的大小。然后，我们将其输入到我们的模型中，并使用predict()方法生成输出图像。最后，我们将输出图像保存到指定文件中。

请注意，这里的模型默认输入图像大小为256×256，输出图像中每个像素点都包含了原始图像中从这个像素点开始向外扩展的整个子区域的信息。也就是说，模型将使用其它像素点的信息来推断每个像素点的值，从而得到更高的分辨率。

使用时，你可以将你的图片文件放在与代码文件相同的文件夹中，修改filename的值为你的图片名，运行程序即可。

这个简单的程序可以实现图像超分辨率，但其实还有更加高级、更加强大的方法，如GAN（生成对抗网络）等。如有需要，您可以进一步地研究并实现更高级的算法来提高图像的分辨率。

python 识别图片分辨率并输出每个像素点的rgb值，输出至excel

在Python中，你可以使用PIL (Pillow) 库来处理图像，然后结合pandas库将数据写入Excel。以下是一个简单的步骤：

首先，你需要安装必要的库，如果尚未安装，可以使用pip安装：

pip install pillow pandas openpyxl

接下来，这里有一个示例代码片段，它打开一张图片，获取其分辨率，并提取每个像素的RGB值，最后将结果保存到Excel文件中：

from PIL import Image
import pandas as pd

# 打开图片
img = Image.open('your_image.jpg')

# 获取分辨率
width, height = img.size

# 提取每个像素的RGB值
pixels = list(img.getdata())

# 将像素转换成二维列表，每一行代表一行像素的RGB值
pixel_list = [list(pixel) for pixel in pixels]

# 创建DataFrame结构
df = pd.DataFrame(pixel_list, columns=['R', 'G', 'B'], index=range(height))

# 写入Excel文件
df.to_excel('image_pixels.xlsx', index=False)