首先要安装ExifRead：pip3 install ExifRead
pic=r’D:\S072003Python\input\test\test.jpg’
import exifread
f = open(pic, ‘rb’)
tags = exifread.process_file(f)
print(tags) #内有相机型号，拍摄时间，经纬度等tagsprint(tags)和tags获取数
一、图像通道1、彩色图像转灰度图from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/ex.jpg')
gray=img.convert('L')
plt.figure("beauty")
plt.imshow(gray,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()使用函数
转载
2023-09-13 13:20:49
111阅读
支持单通道及多通道Uint8 TIFF图像读取，读取单通道Uint16 TIFF图像转为Uint8处理，直接读取Uint16 TIFF多通道图像出错，错误信息：
转载
2023-05-19 21:10:34
371阅读
# Python获取图像通道数
在图像处理领域，了解图像的通道数是非常重要的。通道数可以告诉我们图像中包含的颜色信息，从而有助于我们进行后续的处理和分析。在Python中，我们可以通过一些库来轻松获取图像的通道数，并且进行相应的操作。
## 获取图像通道数的方法
Python中有许多库可以处理图像，比如PIL（Python Imaging Library）、OpenCV等。这些库提供了丰富的
图像文件的头部信息空间占比小，但包含了图像的基本信息，其中就包括了图像的宽高信息。不同于 cv2 需要读取整个图像文件，该方法只需读取图像头部信息，从而达到加速效果。
转载
2023-05-24 09:54:44
874阅读
# Python图像处理：获取图像宽高与字节数据
在数字图像处理领域，Python 以其强大的库和简洁的语法成为了一个非常受欢迎的工具。本文将介绍如何使用 Python 来获取图像的宽高信息以及如何将图像转换为字节数据。我们还将通过饼状图来展示不同格式的图像所占存储空间的比例。
## Python图像处理基础
在 Python 中，处理图像最常用的库是 PIL（Python Imaging
文章目录图像处理入门100题之通道交换前言问题一：通道交换代码实现：1.准备工作2.通道交换总结 前言这是一个新的专题！题来自于「画像処理100本ノック」中文版本！为图像处理初学者设计的 100 个问题。在这里我们可以学到： 1、Python的第三方库OpenCV和matplotlib的基本用法 2、数字图像处理的基本算法问题一：通道交换读取图像，然后将通道替换成通道。 原始图片可以在上面的Gi
目的：查看位深分别为8位、24位和32位图像的通道数，探索通道数与位深之间是否有关系技术要求：需要熟悉Python Image Library，主要作用是图像处理，可用于图片剪切、粘贴、缩放、镜像、水印、颜色块、滤镜、图像格式转换、色场空间转换、验证码、旋转图像、图像增强、直方图处理、插值和滤波等功能。代码：from PIL import Image
# 查看图片与通道数关系
img1 = Im
转载
2023-06-27 23:55:22
120阅读
描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。
如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。四通道图像，R、G、B加上一个A通道，表示透明度。一般叫做alpha通道，表示透明度的。2通道图像不常见，通常在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便。 通过通道可以改变图像的色相
一、PIL介绍PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）1、 通道每张图片都是由一个或者多个数据通道构成。PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道。而对
转载
2023-08-02 23:03:24
366阅读
1.存取单个像素值 最通常的方法就是
1. img.at<uchar>(i,j) = 255;
2. img.at<Vec3b>(i,j)[0] = 255; 如果你觉得 at
操作显得太笨重了，不想用
Mat
这个类，也可以考虑使用轻量级的
Mat_
类，使用重载操作符
()
实现取元素的操作。
## 实现 Python OpenCV 图像通道数
### 概述
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python OpenCV 获取图像的通道数。首先，我将为你展示实现该功能的步骤，并使用表格形式展示每个步骤的详细说明。接下来，我将为每个步骤提供相应的代码，并对代码进行注释以便理解。
### 步骤
以下是实现 Python OpenCV 图像通道数的步骤，我们将按照这个流程逐步进行。
简介项目中用到获取图片的原始尺寸，然后适配宽高；网上的大部分前端解决方案，都是new Image()后,在onload事件中获取image的尺寸。在图片数量较多的时候，这样的获取效率实在是低下。所以就有了这篇文章。通过直接读取解析文件的字节码来获取图片的尺寸。 IMAGE_HEAD_SIGS var
原创
2022-07-18 10:10:56
1099阅读
先以3通道为例，描述多种方式；后以常规Blob的4维（N×C×H×W， C=3的BGR图像）数组进行演示。1、常规实现遍历数组元素 Mat 数据交换#include <vector>
#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main()
{
using std::cout;
using std::end
转载
2023-08-02 15:17:25
317阅读
获取图像属性1: 形状-shape: 通过shape关键字获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元祖。其中灰度图像返回行数和列数，彩色图像返回行数、列数和通道数import cv2
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 返回行数，列数，通道数
print(img.shape) #
转载
2023-05-29 16:31:08
424阅读
1、计时函数 getTickCount()和getTickFrequency()函数；xgetTickCount()函数返回CPU自某个事件以来走过的时钟周期； getTickFrequency()函数 返回CPU一秒所走的周期数；事例：double time0=static_cast< double>(getTickCount()); //记录起始时间
// 事件的处理操作
tim
OpenCV-Python 学习笔记Part1 图像基本操作图像操作图像像素点区间0~255，表示亮度 RGB彩色图像的颜色通道(红、绿、蓝)，灰度图像只有一个通道 cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像##导入工具包
import cv2 #opencv读取格式为BGR
import matplotlib.pyplot as plt #
平时工作经常需要做些图像分析，需要给图像分通道，计算各个通道的直方图分布特点，这个事儿photoshop也能做，但是用起来不方便，且需要电脑上安装有PS软件，如果用OpenCV， 更是需要在visual studio上做很多配置工作。本文充分利用python的便携性和轻量级特点，力图实现一个脚本，到处处理的目标。注：本文使用Python2.7.8和PIL1.1.7，注意版本问题。
<使用方法
转载
2023-08-23 19:40:53
139阅读
# Python中求取图像的宽高
在图像处理领域，了解图像的尺寸是进行进一步操作的基础。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库来处理图像，其中最常用的是Pillow库（PIL的一个分支）。本文将介绍如何使用Python和Pillow库来获取图像的宽度和高度，并通过代码示例进行演示。
## 环境准备
首先，确保你的Python环境中已经安装了Pillow库。如果尚未安装，可以通过以下
## Python查看图像通道数
作为一名经验丰富的开发者，了解如何查看图像通道数是很重要的。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python来查看图像的通道数。我将按照以下步骤进行解释，并提供相应的代码示例。
### 步骤1：导入所需的库
在开始之前，我们需要导入一些必要的库。在这个示例中，我们将使用Pillow库来处理图像。使用以下代码导入Pillow库：
```python
from
原创
2023-07-21 12:37:41
790阅读
