【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]

【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]

目录：

零、时光宝盒

一、shape函数

二、关于img.shape[0]、[1]、[2]

三、实例

零、时光宝盒

逆境清醒：https://blog.csdn.net/weixin_69553582   

　　我知道我写的你很可能看不到，我知道你是真实存在过的，不是那种通过仪器制造出来的叠加声音。我们经历的痛苦，不是那些发生了但毫无感觉的人所能体会，在旁人眼里，我们是想多了，或者被旁人冠以精神病、神经不正常。我知道我们不是，但如果长时间处于这种状态而没有及时调整自己的情绪和心态，我们真的会被看不见还没证据的伤害逼疯。

　　我只是偶然猜到你可能发生了什么，很长时间了，我不知你的近况如何，处境好转没有。我帮不了你，也不知道你在哪里，只能将话留在这里（虽然我知道你们对我的感情早已经和以前不同，但那是你们的事情，对我而言，我只记得你我曾经同处困境中，在我还记得你们的时候，该说的话我还会说）：

　　1、控制好自己的情绪，不要轻易被任何人任何话激怒，哪怕那些话是你家人朋友，他们可能被人当刀使而不自知，别怪他们，调整好自己的心态和情绪。

　　2、她是你喜欢的，当初她的确让你心动了也选择了。现在如果你觉得她变了，别轻易下结论，别忘了很多事情都处于我们无法自控的状态下。

　　以我为例，例如，我妈可以一起床刚见面就看我不顺眼，然后。。。甚至说出很多不存在的我的罪状，也可以将很多事实颠倒过来说。我没有生气，因为我知道我妈虽然现在没有得老年痴呆，但她随时可处于常人无法理解的被操控状态下，操控者目的就是让我妈激怒我，让我们家争吵，破坏我们家的正常生活。我以前是不想我妈误会，所以想解释，结果，我一出声，我妈越。。。。

　　虽然整个过程中我没有吵，经常被气哭，但我妈这种状态非常危险，她会在看不见的攻击和操控下自己把自己气出病，老人发脾气容易发生意外。

　　后来，我想通了，这种状态下，解释是多余的，因为操控者就是要找事，被操控者处于某种情绪幻境里，我们能做的，就是控制自己不被牵进去导致任何不必要的矛盾，这样做间接能让身处情绪幻境里的人不会因为我们的掉入而陷得太深。

　　事情发生一段时间后，我妈可以完全否认她曾经说过那些伤害我的话，更加说明她当时被控。

　　我家里长年一天三顿都是我煮饭洗碗的，现在我妈喜欢上去饭堂拿老人餐，所以我煮菜没有以前多，但饭后的碗还是我洗的。有次，我妈说我洗碗是千年才有一次的事情。我没生气，我笑着跟我妈算数，千年一次洗碗，今天我洗了3顿了，昨天也是3顿，前天也是3顿，。。。。呀，原来我们已经好几亿岁了。。。。。

　　你喜欢的那个她也可能出现类似我妈的情况，如果你发现她有你非常不喜欢的地方，或者她做了什么你不喜欢的事情，别怪她，因为她有可能有不得已的原因，也有可能被操控，目的就是破坏你们的感情。我们这的女性本质上都是很好的，她当初能让你喜欢，一定会有她独特吸引你的地方，别忘了初心。

　　3、你曾经为我做的，我虽然后知后觉（因为我听到的都是被过滤的，有真有假，我不知道有谁出现过，我也不知道谁是谁），谢谢了。

　　4、我已经分不出你们的声音，也分辨不出是否有人模拟你们的声音在说某些话，所以，我现在不会去听也不想去听任何异常出现的声音。日子艰难， 你们自己照顾好自己，保重。

　　5、 能让我们经历一般人无法理解的痛苦和伤害的那些人，是真的心存杀心的，别大意。我以后不可能再知道任何你们的消息了，说真的，我只是个普通凡人，没有它们一开始神话我的那些特殊能力。你看我的处境就知道，假冒我的，黑我的，巴不得毁掉我所有的，随意用高科技攻击伤害我的，。。。。如果你还记得我是谁的话（"讲"）。

 　　   逆境清醒
2025.3.8

此文地址：https://blog.csdn.net/weixin_69553582/article/details/146108109  

一、shape函数

　　【img.shape】在OpenCV中用于获取图像的尺寸信息的属性，获取图像的高、宽、通道数。

　　这个属性返回一个包含图像高度、宽度和通道数的元组。

　　也就是img.shape函数会返回三个值，（高度，宽度，颜色通道数目）

　　因此，就必须按照格式：

　　img[初始高度：末尾高度，初始宽度：末尾宽度]  来进行截取。

　　通常情况下，图像的尺寸信息以三个值的形式返回，例如(399, 400, 3)，其中400表示图像的高度，399表示图像的宽度，3表示图像的通道数（例如RGB图像通道数为3）。

　　以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用`img.shape`获取图像尺寸信息：

　　图片是一张400*399的png图片

import cv2

# 读取一张图像
img = cv2.imread('images/jpg1.png')

# 获取图像的尺寸信息
height, width, channels = img.shape
print(img.shape)
print("图像高度：", height)
print("图像宽度：", width)
print("图像通道数：", channels)

运行结果：

(399, 400, 3)
图像高度： 399
图像宽度： 400
图像通道数： 3

　　通过使用【img.shape】，可以方便地获取图像的尺寸信息，从而在图像处理和分析过程中更好地了解图像的特征和属性。

二、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

对于彩色图像，通常有三个通道（红、绿、蓝），而灰度图像只有一个通道

实际代码中，我们可以：

height = image.shape[0] #图像的垂直尺寸（高度）

width = image.shape[1] #图像的水平尺寸（宽度）

channels = image.shape[2] #图像的通道数

也可以直接写成：

height, width, channels = image.shape[:]

img.shape[ : 2] 表示取彩色图片的长、宽。

img.shape[ : 3] 则表示取彩色图片的长、宽、通道。

三、实例

3.1、实例一img.shape[0]、img.shape[1]、img.shape[2]的使用

图片是一张400*399的png图片

import cv2 as cv

def get_imageinfo(image):
    print(image.shape)
    height = image.shape[0]
    width = image.shape[1]
    channels = image.shape[2]
    print("图片宽度：%d，图片高度：%d，图片通道：%d" % (width, height, channels))
    print("图片宽度image.shape[1]：%d,\n图片高度 image.shape[0]：%d,\n图片通道image.shape[2]：%d" % (image.shape[1],  image.shape[0], image.shape[2]))
img = cv.imread("images/jpg1.png")
get_imageinfo(img)

运行结果：

(399, 400, 3)
图片宽度：400，图片高度：399，图片通道：3
图片宽度image.shape[1]：400,
图片高度 image.shape[0]：399,
图片通道image.shape[2]：3

是一张图片宽度：400像素，图片高度：399像素，图片通道：3的彩色图

一张大小为400*399的png图像

img.shaped的值为：(399, 400, 3)
图片宽度：400，图片高度：399，图片通道：3

其中：

图片高度 image.shape[0]：399,
图片宽度image.shape[1]：400,
图片通道image.shape[2]：3

3.2、实例二图片通道

img图片效果：

 灰度图片效果：

import cv2

# 读取一张图像
img = cv2.imread('images/jpg1.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

# 获取图像的尺寸信息
height, width, channels = img.shape
print("原图像信息：",img.shape)
print("灰度图像信息：",gray.shape)

运行结果：

原图像信息： (399, 400, 3)
灰度图像信息： (399, 400)

彩色图片是3通道

灰色图片是单通道

 3.3、实例三img.shape[:]、img.shape[:2]、img.shape[:3]的使用

import cv2

# 读取一张图像
img = cv2.imread('images/jpg1.png')

# 获取图像的尺寸信息
height, width, channels = img.shape
print(img.shape)
print("img.shape[:]：",img.shape[:])
print("img.shape[:2]：",img.shape[:2])
print("img.shape[:3]：",img.shape[:3])

运行结果：

(399, 400, 3)
img.shape[:]： (399, 400, 3)
img.shape[:2]： (399, 400)
img.shape[:3]： (399, 400, 3)

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