image.rows与image.cols
时间: 2023-11-26 08:04:52 浏览: 35
这两个属性通常是指一个图像的行数和列数,它们是图像矩阵的维度。在图像处理中,通常使用这两个属性来确定图像的大小和分辨率。在OpenCV中,图像通常被表示为Mat对象,而Mat对象包含了图像的行数和列数等属性。例如,image.rows表示Mat对象image的行数,image.cols表示Mat对象image的列数。
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#ifdef __SSE2__ fast::fast_corner_detect_10_sse2( (fast::fast_byte *) image.data, image.cols, image.rows, image.cols, 20, fast_corners); #else fast::fast_corner_detect_10( (fast::fast_byte*) image.data, image.cols, image.rows, image.cols, 20, fast_corners); #endif
这段代码是在调用 fast corner detection 算法来检测图像中的角点。其中,使用了条件编译,如果系统支持 SSE2 指令集,则调用 SSE2 版本的 fast corner detection 算法,否则调用普通版本的算法。函数的输入参数包括图像数据的指针、图像的宽度和高度、图像的步长、阈值以及用于存储检测到的角点信息的向量。
rows, cols = image.shape ValueError: too many values to unpack (expected 2)
这个错误通常是由于图像的维度不匹配导致的。在这种情况下,您需要检查图像的维度并确保它们与您的代码中的变量匹配。如果您的代码期望一个二维图像,而您提供了一个三维图像,则会出现此错误。
如果您确定图像的维度正确,则可能是由于您的代码中的变量未正确初始化或未正确传递。请检查您的代码并确保所有变量都已正确初始化,并且在传递它们时没有出现任何错误。
以下是一个例子,演示如何使用OpenCV加载图像并获取其行和列:
```python
import cv2
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 获取图像的行和列
rows, cols, channels = image.shape
# 打印行和列
print("Rows: ", rows)
print("Cols: ", cols)
```