python 获取图片分辨率的方法

pil版：

from PIL import Image

filename = r'E:\data\yangben\0.jpg'

img = Image.open(filename)

imgSize = img.size #图片的长和宽

print (imgSize)

maxSize = max(imgSize) #图片的长边

minSize = min(imgSize) #图片的短边

print(maxSize, minSize)

opencv版：

img = cv2.imread(F1)

sp = img.shape

height = sp[0] # height(rows) of image

width = sp[1] # width(colums) of image

chanael = sp[2] # the pixels value is made up of three primary colors

print ( 'width: %d \nheight: %d \nnumber: %d' % (width, height, chanael))

以上这篇python 获取图片分辨率的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-01-07

###在做爬虫的时候有时需要识别验证码,但是验证码一般都有干扰物,这时需要对验证码进行预处理,效果如下: from PIL import Image import itertools img = Image.open('C:/img.jpg').convert('L') #打开图片,convert图像类型有L,RGBA # 转化为黑白图 def blackWrite(img): blackXY = [] # 遍历像素点 for x in range(img.size[0]): for y in

压测时,图片太少,想着下载网页中的图片,然后过滤指定分辨率,但网页中指定分辨率的图片太少了(见下) 后使用格式工厂转换图片 import urllib.request # 导入urllib模块 import re # 导入re模块 import os from PIL import Image htmlurl = 'http://www.win4000.com/wallpaper_detail_134824_3.html' downloadpath = 'C:\\Users\\yaowanjun

前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作.如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了.因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作. python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算.我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包: fr

1. 用SimpleITK读取dicom序列: import SimpleITK as sitk import numpy as np img_path='F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\original\\1' mask_path='F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\groundtruth\\1' reader = sitk.ImageSeriesReader() img_names = reader.Get

1.直方图 直方图: (1) 图像中不同像素等级出现的次数 (2) 图像中具有不同等级的像素关于总像素数目的比值. 我们使用cv2.calcHist方法得到直方图 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges): -img: 图像 -channels: 选取图像的哪个通道 -histSize: 直方图大小 -ranges: 直方图范围 cv2.minMaxLoc: 返回直方图的最大最小值,以及他们的索引 import cv2 impo

介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)): step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) step2:用Sob

①安装PIL:pip install Pillow(之前的博客中有写过) ②安装pytesser3:pip install pytesser3 ③安装pytesseract:pip install pytesseract ④安装autopy3: 先安装wheel:pip install wheel 下载autopy3-0.51.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl[点击打开链接] 执行命令:pip install E:\360安全浏览器下载\autopy3-0.51.1-cp36

本文用 Python 实现 PS 图像调整中的亮度调整,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: https://www.jb51.net/article/164191.htm import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io file_name='D:/Image Processing/PS Algorithm/4.jpg'; img=io.imread(file_name) Increment = -10.0 img = img *

下午有同学Python学习群里说,使用pyinstaller打包源码时,因为代码中使用了图像.音频.视频等资源文件,无法将程序打包成单一的可执行文件.有没有方法将这些资源文件按保存在代码中呢?我想了一下,应该是可以的.于是乎,花了一个小时,写出了下面的代码,算是抛砖引玉吧. 这段代码可以将二进制文件转存为python脚本文件,供其他脚本引用.代码最后附有使用的例子,演示用的图片可以随便照一张.除了转存二进制数据,还提供了两个方法: get_fp():返回二进制的IO对象(类文件对象) save(

本文实例讲述了Python实现PS图像抽象画风效果的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 今天介绍一种基于图像分割和color map 随机采样生成一种抽象画风的图像特效,简单来说,就是先生成一张 color map 图,颜色是渐变的,然后针对要处理的图像,进行分割,这里用的是 SLIC 分割算法,然后从 color map 中随机采样,将采样得到的像素值赋予分割后的图像区域. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 2

本文实例讲述了Python实现PS图像调整黑白效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用Python 实现 PS 里的图像调整–黑白,PS 里的黑白并不是简单粗暴的将图像转为灰度图,而是做了非常精细的处理,具体的算法原理和效果图可以参考附录说明. 比起之前的程序,对代码进行了优化,完全用矩阵运算代替了 for 循环,运算效率提升了很多.具体的代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import

本文实例讲述了Python实现PS图像调整之对比度调整功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整.具体的算法原理如下: (1).nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255 公式中,nRGB表示图像像素新的R.G.B分量,RGB表示图像像素R.G.B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量. Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的: 当