python 图片实际物理尺寸

回答：Python中可以通过使用Pillow（Python Imaging Library）库来获取图片的实际物理尺寸。可以使用以下代码来实现：

from PIL import Image

# 打开图片文件
image = Image.open('your_image_file.jpg')

# 获取图片的实际物理尺寸
physical_size = image.size  # (width, height) 单位为像素

print(physical_size)

注意：以上代码只能获取图片的像素尺寸，如果想获取图片的实际物理尺寸（如厘米、英寸等），还需要获取图片的分辨率信息（dpi），并将像素尺寸转换为实际尺寸。

相关问题

python打印机打印图片

在Python中，可以使用PIL（Python Imaging Library）或者其更新版本称为Pillow库来打印图片。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要安装Pillow库，如果还没有安装，可以使用pip命令安装：

   pip install pillow

2. 导入所需模块：

from PIL import Image

3. 打开图片文件：

image = Image.open('path_to_your_image.jpg')

请将`'path_to_your_image.jpg'`替换为实际图片文件的路径。

4. 设置打印机（如果你的环境支持，可能需要额外设置打印机配置）：

import platform
if platform.system() == 'Windows':
    from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk
elif platform.system() == 'Linux':
    # Linux 下可能会用到其他库，如wxPython等，这里省略

5. 如果你想在屏幕上显示图片：

canvas = FigureCanvasTkAgg(image, master=None)
canvas.show()

6. 调整图像大小并打印（这一步取决于你的打印机驱动程序，例如使用`Image.save()`保存到特定格式，然后从操作系统控制台打印）：

# 将图片转换为适合打印的尺寸和格式
resized_image = image.resize((800, 600), Image.ANTIALIAS)  # 示例调整大小

# 可能需要保存图片到临时位置，然后使用操作系统命令打印
# 如 Windows 上：
# temp_file = 'temp_image.png'
# resized_image.save(temp_file)
# os.system(f'start {temp_file}')  # 使用系统默认打印机打开文件

# 或者直接发送到连接的打印机，但这通常需要额外的库（如sane、pymcuprint等）

注意，上述过程主要用于在屏幕上预览图片，如果你真的想要通过打印机物理打印，可能会更复杂一些，因为这涉及到操作系统级的打印机管理操作，而Python标准库并不直接提供这样的功能。因此，上面的示例仅适用于演示目的，并不是真正的打印机打印流程。

opencv测量物体形态和尺寸python

### 使用Python和OpenCV实现物体形状和大小测量

#### 准备工作
为了能够精确地测量图像中物体的尺寸，首先需要校准相机以获得每像素对应的物理距离比率。这一步骤对于确保后续计算准确性至关重要[^2]。

#### 图像预处理
加载待分析图片并转换成灰度模式有助于减少数据量同时保留足够的特征信息供下一步操作使用：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('object.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接着应用二值化处理来增强对比度，使得目标物更容易被识别出来：

_, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

#### 轮廓提取与筛选
利用形态学变换可以去除噪声干扰，并通过`findContours()`函数找到所有封闭边界即轮廓；之后可以根据面积、周长等条件过滤掉不符合预期的对象：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (17, 17))
cleaned = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

contours, _ = cv2.findContours(cleaned.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    
    if min_area < area < max_area and min_perimeter < perimeter < max_perimeter:
        # 符合条件的目标物轮廓
        pass

此处定义了最小最大阈值[min_area,max_area][min_perimeter,max_perimeter]用于限定感兴趣范围内的实体[^3]。

#### 物体尺寸计算
一旦获得了合适的轮廓，则可以通过拟合矩形或其他几何图形的方式估算其实际长度宽度等参数。假设已知参考物的实际尺度，在同一平面内选取一个标准参照物作为比较基准，从而建立“像素数 vs 实际单位”的映射关系表。最后乘上这个系数即可得到最终的结果[^1]。

例如，如果知道某个特定物品在现实世界里的确切高度h_cm以及它占据了多少个像素height_pixels，那么其他未知物体的高度H_cm就可以按照如下方式求得:

\[ H_{cm} = \frac{h_{cm}}{\textit{height\_pixels}} * h'_{pixels}\]

其中\(h'\)_pixels表示新测得物体所占有的垂直方向上的总像素数量。