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在图像处理领域,了解图像的基本信息是必不可少的第一步。
之前已经使用 cv2.imread()
方法将图片读取出来了。我们还可以使用 OpenCV 提供的一些方法去读取图片的尺寸、通道数、图片像素总数等信息。
获取图片宽高和通道数
通过 shape
属性可以直接获取图像的维度信息。
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('德育处主任.jpeg')
# 获取图片的宽、高和通道数
height, width, channels = img.shape
print(f'图片高度: {height}')
print(f'图片宽度: {width}')
print(f'图片通道数: {channels}')
我读取的是一张 1280x1280 的彩色图像。运行代码后,在终端会输出以下内容。
图片高度: 1280
图片宽度: 1280
图片通道数: 3
注意:如果图片是灰度图,shape
只有两个值(高度和宽度),没有通道数。
处理灰度图的情况:
# 检查是否为灰度图
if len(image.shape) == 2:
height, width = image.shape
print("这是灰度图")
else:
height, width, channels = image.shape
print("这是彩色图")
获取像素数据类型
图片的每个像素都有一个数据类型,常见的数据类型包括 uint8
(0-255)。可以通过 Numpy 的 dtype
属性获取。
# 获取数据类型
pixel_dtype = img.dtype
print(f"像素数据类型:{pixel_dtype}")
我的示例图片是 uint8
,所以输出的结果是:
像素数据类型:uint8
计算图片大小(总像素数)
通过宽度、高度和通道数,可以计算图片的大小。用到的属性是 size
。
# 计算总像素数
total_pixels = img.size
print(f"图片的总像素数:{total_pixels}")
我的示例图是 1280x1280 的彩色图,每个像素有3个通道。所以上面这段代码在终端会输出:
图片的总像素数:4915200
1280 x 1280 x 3 = 4,915,200
如果需要计算单个通道的大小,只需用图片的 长 x 宽
即可。
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