灰度图像img.shape、（height, width）转为（height, width, channels）

最新推荐文章于 2025-03-08 02:14:08 发布
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版权

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
img = ‘./control23.tif’
img = Image.open(img)
img = np.array(img)
print(img.shape)
img=np.stack((img,)*3,axis=-1)
print(img.shape)
plt.imshow(img)

在这里插入图片描述

​img.shape[2 : ]​ img.shape[0]、[1]、[2]到底代表什么
胭脂草的ABC博客
01-23 1286
img.shape[ : 3] 则表示取彩色图片的长、宽、通道。img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）在矩阵中，[0]就表示行数，[1]则表示列数。[ : 2] 表示取彩色图片的长、宽。img.shape[2]：图像的通道数。
python数字图像处理（2）：图像的读取、显示与保存
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01-11 1295
skimage提供了io模块，顾名思义，这个模块是用来图片输入输出操作的。为了方便练习，也提供一个data模块，里面嵌套了一些示例图片，我们可以直接使用。 引入skimage模块可用： from skimage import io 一、从外部读取图片并显示 读取单张彩色rgb图片，使用skimage.io.imread（fname）函数,带一个参数，表示需要读取的文件路径。显示图片...
img.shape
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02-04 9001
img.shape[:2] 取彩色图片的长、宽。 如果img.shape[:3] 则取彩色图片的长、宽、通道。 关于img.shape[0]、[1]、[2] img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度） img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度） img.shape[2]：图像的通道数 在矩阵中，[0]就表示行数，[1]则表示列数。 ...
【OpenCV】005、查看图像的形状（图像高度、宽度、通道数）shape()函数,img.shape[0]、[1]、[2]
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03-08 1332
OpenCV查看图像的形状（图像高度、宽度、通道数）shape()函数,img.shape[0]、[1]、[2]
python图片灰度处理shape_python-Tensorflow numpy图像重塑[灰度图像]
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12-11 701
我正在尝试使用经过训练的神经网络数据在jupyter笔记本中执行Tensorflow“ object_detection_tutorial.py”,但它会引发ValueError.上面提到的文件是Sentdexs tensorflow教程的一部分,用于youtube上的对象检测.我的图片尺寸：490×704.因此,这将导致344960阵列.但它说：ValueError：无法将大小为344960的数...
img.shape img.size
autumn20080101的专栏
12-27 6331
import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('messi5.jpg') print img.shape px=img[100,100] print px blue=img[100,100,0] print blue ## [57 63 68] ## 57 print img[100,100] img[100,100]=[255,2
我怎么知道他有几个通道？height, width, _ = img.shape # 对于RGB图像，channels通常是3可能会报错
10-15
在这个上下文中，对于OpenCV读取的BGR（蓝绿红）图像，由于`shape`返回的是`(height, width, channels)`的形式，所以`_`会捕获第三个元素，也就是通道数，通常为3。 如果你在处理的图片不是标准的BGR格式，或者`img...
if img.shape[0] == 3: img = img.transpose(1, 2, 0)
05-23
通常在使用PyTorch训练神经网络时，输入图片的格式为(batch_size, channels, height, width)，其中channels表示图片的通道数（比如RGB图片是3，灰度图片是1）。但是在使用某些库（比如matplotlib）可视化图片时，...
Traceback (most recent call last): File "E:/360zip/pythonProject/pythonProject/pythonProjectdaodao/demo1.py", line 8, in <module> height, width, channels = image1.shape ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)什么意思
06-02
在这种情况下，您期望的形状是一个三元组（height，width，channels），但是实际上您得到的是一个二元组（height，width），因为该图像可能是单通道图像（例如灰度图像），而不是带有通道数的彩色图像。因此，您需要...
解决以下报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ricky\PycharmProjects\Imageprocess2\main.py", line 63, in <module> img_block_eq = block_histogram_equalization(img) File "C:\Users\ricky\PycharmProjects\Imageprocess2\main.py", line 53, in block_histogram_equalization h, w = img.shape ValueError: too many values to unpack (expected 2)
05-25
`img.shape`返回的是一个元组`(height, width, channels)`，因此在运行`h, w = img.shape`时就会抛出“太多值需要解包（期望2个）”的异常。 您可以在调用`block_histogram_equalization()`函数之前，将图像转换为...
def __getitem__(self, index): # --------- # Image # --------- img_path = self.img_files[index % len(self.img_files)].rstrip() img_path = 'E:\\eclipse-workspace\\PyTorch\\PyTorch-YOLOv3\\data\\coco' + img_path #print (img_path) # Extract image as PyTorch tensor img = transforms.ToTensor()(Image.open(img_path).convert('RGB')) # Handle images with less than three channels if len(img.shape) != 3: img = img.unsqueeze(0) img = img.expand((3, img.shape[1:])) _, h, w = img.shape h_factor, w_factor = (h, w) if self.normalized_labels else (1, 1) # Pad to square resolution img, pad = pad_to_square(img, 0) _, padded_h, padded_w = img.shape # --------- # Label # --------- label_path = self.label_files[index % len(self.img_files)].rstrip() label_path = 'E:\\eclipse-workspace\\PyTorch\\PyTorch-YOLOv3\\data\\coco\\labels' + label_path #print (label_path) targets = None if os.path.exists(label_path): boxes = torch.from_numpy(np.loadtxt(label_path).reshape(-1, 5)) # Extract coordinates for unpadded + unscaled image x1 = w_factor * (boxes[:, 1] - boxes[:, 3] / 2) y1 = h_factor * (boxes[:, 2] - boxes[:, 4] / 2) x2 = w_factor * (boxes[:, 1] + boxes[:, 3] / 2) y2 = h_factor * (boxes[:, 2] + boxes[:, 4] / 2) # Adjust for added padding x1 += pad[0] y1 += pad[2] x2 += pad[1] y2 += pad[3] # Returns (x, y, w, h) boxes[:, 1] = ((x1 + x2) / 2) / padded_w boxes[:, 2] = ((y1 + y2) / 2) / padded_h boxes[:, 3] *= w_factor / padded_w boxes[:, 4] *= h_factor / padded_h targets = torch.zeros((len(boxes), 6)) targets[:, 1:] = boxes # Apply augmentations if self.augment: if np.random.random() < 0.5: img, targets = horisontal_flip(img, targets) return img_path, img, targets
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- **张量转换**：通过`ToTensor()`将图像转为$[0,1]$范围的PyTorch张量，形状为$(C, H, W)$。 ```python if len(img.shape) != 3: # 处理单通道图像 img = img.unsqueeze(0) img = img.expand((3, img.shape[1:])...
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在Linux系统下img.shape报错AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘shape’ 首先了解img.shape 一般用img=cv2.imread()，读取一张图片时，img.shape是包含三个量的元组，分别是： img.shape[0]：图像的高度 img.shape1：图像的宽度 img.shape2：图像的通道数 p...
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理解image.shape[:2]与image.shape[:3] [0:2]是切片的意思，.shape 应当是OpenCV模块中处理图片的，是图片的一个属性，这个属性是个列表 ，然后对这个列表切片操作。 例子：h,w = img.shape[:2] 获取彩色图片的高、宽，并且赋值给h和w；如果是h,w,v = img.shape[:3] 获取彩色图片的高、宽、通道，并赋值给h w v ...
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image.shape属性是读入图片后的一个元组dutuple 返回图片的(高,宽,位深) 比如image.shape返回(687, 740, 3) 而h,w=(687, 740, 3) 分解了元组并分别用h,w获得了前两个数据，即高687、宽740
Shape 属性形状控件Shape
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返回或设置一个值，该值指示一个 Shape 控件的外观。 语法 object.Shape [= value] Shape 属性的语法包含下面部分： 部分 描述 Object 对象表达式，其值是“应用于”列表中的一个对象。 Value 用来指定控件外观的整数，“设置值”中有详细描述。 设置值 value 的设置值为： 常数 设置值 描述 VbShapeRectangle
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