怎么打印输入图像的形状

你可以使用 OpenCV 中的函数 `shape` 来打印输入图像的形状。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 打印图像形状
print(img.shape)

上述代码中，`img.shape` 返回一个元组，包含了输入图像的高度、宽度和通道数。例如，如果输入图像是一张彩色图像，那么输出可能类似于 `(480, 640, 3)`，表示高度为 480 像素，宽度为 640 像素，通道数为 3。

相关问题

彩色图像输入给矩阵

彩色图像是由红色、绿色和蓝色三个通道组成的，每个通道都对应一个二维矩阵。因此，我们可以将彩色图像输入到一个形状为 (height, width, 3) 的三维矩阵中，其中 height 和 width 分别表示图像的高度和宽度，3 表示三个通道。

下面是一个使用Python语言和OpenCV库将彩色图像读入矩阵中的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取彩色图像
img = cv2.imread("color_image.jpg")

# 将图像转换为三维矩阵
img_matrix = np.array(img)

# 显示结果
print(img_matrix.shape)

在上述代码中，我们使用 `cv2.imread()` 函数读取一张彩色图像，并将其存储在变量 `img` 中。然后，我们使用 `np.array()` 函数将图像转换为一个三维矩阵 `img_matrix`。最后，我们使用 `print()` 函数显示矩阵的形状。

需要注意的是，在 OpenCV 中读取彩色图像时，默认使用 BGR（蓝绿红）顺序，而不是 RGB（红绿蓝）顺序。因此，使用上述代码读取的彩色图像矩阵的最后一个维度是 3，分别表示蓝色通道、绿色通道和红色通道。如果要将 BGR 顺序转换为 RGB 顺序，可以使用以下代码：

# 将 BGR 顺序转换为 RGB 顺序
img_matrix = img_matrix[:, :, ::-1]

在上述代码中，我们使用切片和步长为 -1 的特性将矩阵的最后一个维度从 BGR 顺序转换为 RGB 顺序。

swin transformer原始输入的形状

Swin Transformer 的原始输入形状为 `(batch_size, num_patches, hidden_dim)`，其中 `num_patches` 表示图像被分成的 patch 的数量，`hidden_dim` 表示每个 patch 的特征向量的维度。在 Swin Transformer 中，原始图像被分为多个 patch，并且每个 patch 会被看作一个序列，然后传入 Transformer 编码器进行处理。