Chiều rộng con trăn

Bài viết này mô tả cách lấy kích thước hình ảnh [chiều rộng, chiều cao] trong Python với OpenCV và Gối [PIL]

Kích thước hình ảnh có thể được lấy dưới dạng một Tuple với thuộc tính

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

2 của

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

3 trong OpenCV và thuộc tính

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

4 của

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

5 trong Gối [PIL]. Lưu ý rằng thứ tự của chiều rộng và chiều cao là khác nhau

• OpenCV. Nhận kích thước hình ảnh [chiều rộng, chiều cao] với

  h, w, c = im.shape
  print['width:  ', w]
  print['height: ', h]
  print['channel:', c]
  # width:   400
  # height:  225
  # channel: 3
  

  6
  • Đối với hình ảnh màu
  • Đối với hình ảnh thang độ xám [đơn sắc]
• Gối [PIL]. Nhận kích thước hình ảnh [chiều rộng, chiều cao] với ________ 04,________ 08, ________ 09

Xem bài viết sau để thay đổi kích thước hình ảnh

• Thay đổi kích thước hình ảnh bằng Python, Gối

Xem bài viết sau về cách lấy kích thước của tệp theo byte

• Nhận kích thước của tệp và thư mục trong Python

Liên kết được tài trợ

OpenCV. Nhận kích thước hình ảnh [chiều rộng, chiều cao] với

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

6

Khi tệp hình ảnh được đọc bởi OpenCV, nó được coi là mảng NumPy

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

3. Kích thước [chiều rộng, chiều cao] của ảnh có thể lấy từ thuộc tính

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

2

Không giới hạn ở OpenCV, kích thước của hình ảnh được đại diện bởi

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

3, chẳng hạn như khi một tệp hình ảnh được đọc bởi Gối và được chuyển đổi thành

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

3, được lấy bởi

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

2

• Xử lý ảnh với Python, NumPy

Đối với hình ảnh màu

Trong trường hợp ảnh màu, đó là ảnh 3D

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

3 của

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

57.

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

2 là một bộ của

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

59

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

8

nguồn.

Khi gán từng giá trị cho một biến, hãy giải nén bộ dữ liệu như sau

• Giải nén một bộ và liệt kê trong Python

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

nguồn.

Khi giải nén một bộ dữ liệu, các giá trị không được sử dụng sau đó có thể được gán cho

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

00 theo quy ước. Một ví dụ về số màu [số kênh] không được sử dụng như sau

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

5

nguồn.

Tất nhiên, bạn cũng có thể lấy chúng trực tiếp theo chỉ mục

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

0

nguồn.

Nếu bạn muốn lấy các bộ theo thứ tự

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

01, bạn có thể sử dụng slice như ví dụ sau

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

4

nguồn.

Khi đặt kích thước thành

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

02, v.v. , nó cần phải là

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

01

Xem bài viết sau để biết chi tiết về cắt lát

• Cách cắt danh sách, chuỗi, tuple trong Python

Đối với hình ảnh thang độ xám [đơn sắc]

Đối với hình ảnh thang độ xám [đơn sắc], đó là 2D

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

3 của

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

05.

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

2 là một bộ của

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

07

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

1

nguồn.

Về cơ bản giống như đối với hình ảnh màu

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

2

nguồn.

Nếu bạn muốn gán chiều rộng và chiều cao cho các biến, bạn có thể áp dụng cách sau cho ảnh màu hoặc ảnh thang độ xám

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

3

nguồn.

Nếu bạn muốn lấy một bộ dữ liệu

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

01, bạn có thể sử dụng slice. Hình ảnh có thể là màu hoặc thang độ xám nếu được viết như sau

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

5

nguồn.

Gối [PIL]. Nhận kích thước hình ảnh [chiều rộng, chiều cao] với ________ 04, ________ 08, ________ 09

Đối tượng

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

5 thu được bằng cách đọc một hình ảnh với Gối [PIL] có các thuộc tính

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

4,

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

8 và

h, w, c = im.shape
print['width:  ', w]
print['height: ', h]
print['channel:', c]
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

9

0 là gì. 3 F bằng Python?

0 là gì. 2 F bằng Python?

Làm cách nào để định dạng float trong Python?