opencv批量判断文件夹下图像像素 python

可以使用OpenCV中的cv2.imread()函数来读取图片，然后使用cv2.shape()函数获取图片的像素大小。

下面是一个批量判断文件夹下图像像素的Python示例代码：

import os
import cv2

# 指定要读取的文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"

# 遍历文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    filepath = os.path.join(folder_path, filename)
    # 确认该文件是图片文件
    if os.path.isfile(filepath) and filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp')):
        # 读取图片
        img = cv2.imread(filepath)
        # 获取图片像素大小
        height, width, channels = img.shape
        print(f"{filename} 的像素大小为 {width} x {height}")

注意，上述代码假设所有图片的长宽比例都是1:1，如果存在长宽比不为1:1的图片，那么只能获取到其中一个维度的大小。如果需要获取非1:1比例的图片大小，可以使用cv2.resize()函数将图片拉伸至1:1比例，再使用cv2.shape()函数获取像素大小。

相关问题

python+opencv批量将多个图片像素输出为txt

你可以使用Python中的OpenCV库和Numpy库来批量读取图像并将其转换为Numpy数组。然后，您可以使用Numpy库中的savetxt函数将像素值保存到文本文件中。

以下是实现该功能的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import os

# 图像文件夹路径
img_folder = 'image_folder/'

# 创建一个空白的文本文件
f = open('output.txt', 'w')

# 遍历图像文件夹中的所有图像
for filename in os.listdir(img_folder):
    if filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpg'):
        # 读取图像
        img = cv2.imread(os.path.join(img_folder, filename))

        # 转换为Numpy数组
        img_arr = np.array(img)

        # 获取图像大小
        height, width, channels = img_arr.shape

        # 遍历每个像素，并将其写入文本文件
        for i in range(height):
            for j in range(width):
                pixel = img_arr[i, j]
                pixel_str = ' '.join(str(x) for x in pixel)
                f.write(pixel_str + '\n')

# 关闭文本文件
f.close()

这将批量将像素值写入名为“output.txt”的文本文件中，每个像素一行。每个像素的值将由空格分隔。

批量提取文件夹内的红外热图像各像素点的温度值并保存在指定文件夹内具体python

的代码该怎么写？

非常感谢您的问题，这是一个技术性问题，我可以帮您回答。您可以使用Python的OpenCV库来处理红外热图像，具体步骤如下：

1. 导入OpenCV库。

2. 使用cv2.imread函数读取红外热图像。

3. 使用cv2.cvtColor函数将图像转换为灰度图像，以便更容易处理。

4. 使用cv2.split函数将灰度图像分离为单个通道。

5. 对每个通道运用公式进行计算，将像素点的温度值转换为对应的实际温度值。

6. 将处理后的温度值保存在指定文件夹内。

下面是大体步骤的代码示例：

import cv2

# 读取红外热图像
img = cv2.imread('your_folder/your_image.png')

# 将图像转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 分离灰度图像的单个通道
channels = cv2.split(gray_img)

# 定义换算公式
a = 1 # 需要根据具体情况调整
b = 1 # 需要根据具体情况调整
delta = 0.01 # 需要根据具体情况调整
for channel in channels:
# 运用公式进行计算，将像素点的温度值转换为对应的实际温度值
channel = a * channel + b
channel = 1 / (channel + delta)

# 将处理后的温度值保存在指定文件夹内
cv2.imwrite('your_folder/processed_image.png', channel)

希望这个代码示例能帮助您处理红外热图像，如果您有其他关于技术的问题，请随时提出，我会尽力回答。