如何打印图像尺寸大小

在使用 OpenCV 加载图像后，我们可以使用 `cv2.imread()` 函数返回的 Numpy 数组的 `shape` 属性来获取图像的尺寸大小。具体的代码如下：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像的尺寸大小
height, width, channels = img.shape
print('图像尺寸大小为：{} x {}，通道数为：{}'.format(width, height, channels))

在上面的代码中，我们使用了 `img.shape` 来获取图像的尺寸大小，返回值是一个元组，其中第一个元素是图像的高度，第二个元素是图像的宽度，第三个元素是通道数。我们可以将这些值分别存储到 `height`、`width` 和 `channels` 变量中。最后，使用 `print()` 函数输出图像的尺寸大小和通道数。

注意，如果图像是灰度图像，那么 `img.shape` 返回的元组只有两个元素，分别是图像的高度和宽度，因为灰度图像只有一个通道。

相关问题

python输出图像尺寸大小

在Python中，可以使用OpenCV库来读取和操作图像。如果您想要输出图像的尺寸大小，可以使用以下代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像尺寸
height, width, channels = img.shape

# 输出图像尺寸
print('图像宽度为：', width)
print('图像高度为：', height)
print('图像通道数为：', channels)

以上代码将打印出图像的宽度、高度和通道数。请注意，在使用`cv2.imread()`函数读取图像时，需要确保图像文件存在并且路径正确。

Open face 调整图像尺寸大小

要使用OpenCV库中的resize函数来调整图像的尺寸大小。

具体步骤如下：

1.导入OpenCV库

import cv2

2.读取图像

img = cv2.imread('image.jpg')

3.调整图像大小

resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation = cv2.INTER_LINEAR)

其中，new_width和new_height是新的图像宽度和高度，interpolation参数指定了调整大小的算法，这里使用了线性插值算法INTER_LINEAR。

4.显示调整后的图像

cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码示例：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
new_width = 500
new_height = 300
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：调整图像大小可能会导致图像失真，因此要根据具体需求进行调整。