opencv python输出图像的宽高

在 OpenCV 中，可以使用 `shape` 方法来获取图像的宽高，返回一个包含图像高度和宽度的元组。在 Python 中，可以使用以下代码获取图像的宽高：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像的宽高
height, width, channels = img.shape

print('图像宽度：', width)
print('图像高度：', height)

其中，`img.shape` 返回一个包含图像高度、宽度和通道数的元组，我们只需要取前两个元素即可获取图像的宽高。

相关问题

opencv python文本输出

在Python中使用OpenCV输出文本可以通过Pillow库来实现。下面是一个示例代码，其中使用了Pillow库中的Image、ImageDraw和ImageFont模块来创建图像并输出文本：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 创建一个白色背景的图像
img = np.full((512, 512, 3), 255, np.uint8)

# 将numpy数组转换为PIL图像
img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 设置文本内容、起始位置、字体类型和大小
text = 'Hello, OpenCV!'
start = (10, 200)
fonttype = 'msyh.ttc'
fontscale = 30

# 加载字体并创建绘图对象
font = ImageFont.truetype(fonttype, fontscale)
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)

# 在图像上绘制文本
draw.text(start, text, font=font, fill=(255, 0, 0))

# 将PIL图像转换为numpy数组，并将BGR格式转换为RGB格式
img_ocv = np.array(img_pil)
img = cv2.cvtColor(img_ocv, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 显示图像
cv2.imshow('Output', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

opencv python 计算图像信噪比

在 OpenCV Python 中计算图像的信噪比（PSNR）可以使用以下代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 计算 MSE
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)

# 计算 PSNR
if mse == 0:
    psnr = 100
else:
    psnr = 10 * np.log10(255 ** 2 / mse)

print("PSNR:", psnr)

其中，`img1`和`img2`分别表示需要比较的两张图像，可以根据实际情况替换为自己的图像。最后输出的 `psnr` 单位为分贝（dB），数值越大表示两张图像越相似，图像质量越高。