图像像素行数列数python代码

获取一张图片的像素行数和列数可以使用Python的Pillow库。以下是示例代码：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open("image.png")

# 获取像素行数和列数
width, height = img.size

print("行数：", height)
print("列数：", width)

将代码中的 `image.png` 替换为你想要获取像素行数和列数的图片路径。执行代码后，会输出图片的行数和列数。

相关问题

题目描述 给定n行m列的图像各像素点的灰度值，要求用如下方法对其进行模糊化处理： 1. 四周最外侧的像素点灰度值不变； 2. 中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均（舍入到最接近的整数）。 输入 第一行包含两个整数n和m，表示图像包含像素点的行数和列数。1 <= n <= 100，1 <= m <= 100。 接下来n行，每行m个整数，表示图像的每个像素点灰度。相邻两个整数之间用单个空格隔开，每个元素均在0~255之间。 输出 n行，每行m个整数，为模糊处理后的图像。相邻两个整数之间用单个空格隔开。

def blur_image(n, m, image):
    result = [[0] * m for _ in range(n)]
    
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if i == 0 or i == n-1 or j == 0 or j == m-1:
                result[i][j] = image[i][j]
            else:
                neighbors_sum = (
                    image[i-1][j] + image[i+1][j] + image[i][j-1] + image[i][j+1]
                )
                result[i][j] = round((neighbors_sum + image[i][j]) / 5)
    
    return result


n, m = map(int, input().split())
image = []

for _ in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    image.append(row)

blurred_image = blur_image(n, m, image)

for row in blurred_image:
    print(' '.join(map(str, row)))

注意：由于我是一个文本AI模型，无法真正运行代码。请将以上代码复制到你的编程环境中运行，并根据题目要求输入相应的数据。

经典图像自适应滤波python代码怎么写？

经典图像自适应滤波是指根据图像局部区域的统计信息，对该区域内的像素进行滤波。常用的经典图像自适应滤波算法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。下面是一个基于Python实现的经典图像自适应中值滤波的代码：

import cv2
import numpy as np

def adaptive_median_filter(img, max_window_size):
    # 获取图像的行数和列数
    rows, cols = img.shape

    # 初始化输出图像
    out = np.zeros((rows, cols), dtype=np.uint8)

    # 遍历每个像素
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            # 初始化窗口大小为3
            window_size = 3
            while window_size <= max_window_size:
                # 计算滑动窗口的上下左右边界
                top = i - (window_size // 2)
                bottom = i + (window_size // 2)
                left = j - (window_size // 2)
                right = j + (window_size // 2)

                # 处理边界情况
                if top < 0:
                    top = 0
                if bottom >= rows:
                    bottom = rows - 1
                if left < 0:
                    left = 0
                if right >= cols:
                    right = cols - 1

                # 获取当前窗口内的像素值
                window = img[top:bottom+1, left:right+1].flatten()

                # 计算窗口内像素的中值和均值
                median = np.median(window)
                mean = np.mean(window)

                # 如果当前像素值位于中值和均值之间，则输出中值
                if median < img[i, j] < mean:
                    out[i, j] = median
                    break

                # 如果当前窗口大小超过最大窗口大小，则输出中值
                if window_size == max_window_size:
                    out[i, j] = median
                    break

                # 增大窗口大小
                window_size += 2

    return out

# 载入图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 调用自适应中值滤波函数
out = adaptive_median_filter(img, 7)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Output', out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们定义了一个`adaptive_median_filter`函数来实现自适应中值滤波。该函数接受两个参数，分别是输入图像和最大窗口大小。在函数中，我们首先初始化输出图像，然后遍历每个像素。对于每个像素，我们从窗口大小为3开始，逐渐增大窗口大小，直到达到最大窗口大小为止。在每个窗口内，我们计算窗口内像素的中值和均值，并根据中值和均值的大小关系来判断是否需要输出中值。如果当前窗口大小已经达到最大窗口大小，或者当前像素值位于中值和均值之间，则输出中值。最后，我们将处理后的图像返回给调用者。