如何在 Python 中使用 scikit-learn 库获取图像的分辨率？

数据预处理基本上是指将所有数据（从各种资源或单个资源收集）收集到通用格式或统一数据集（取决于数据类型）的任务。由于现实世界的数据从来都不是理想的，因此数据可能存在缺失单元格、错误、异常值、列不一致等等。有时，图像可能未正确对齐，或者可能不清楚，或者可能尺寸过大。预处理的目标是消除这些差异和错误。

要获取图像的分辨率，可以使用名为“shape”的内置函数。读取图像后，像素值将以数组的形式存储。此数组只不过是一个 NumPy 数组。读取图像并将其转换为数组后，可以在此图像上调用 shape 函数以了解其分辨率。

让我们以上传图像并在控制台上使用 scikit-learn 库获取图像分辨率为例：

示例

from skimage import io
path = "path to puppy.PNG"
img = io.imread(path)
print("Image being read")
io.imshow(img)
print("Image printed on console")
print("The image resolution is ")
print(img.shape)

输出

Image being read
Image printed on console
The image resolution is
(397, 558, 4)

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解释

  • 导入所需的库。
  • 定义图像存储的路径。
  • 使用“imread”函数访问路径并读取图像。
  • 使用“imshow”函数在控制台上显示图像。
  • 使用“shape”函数获取图像的分辨率。
  • 输出的第三个值显示为 4，这意味着它有 4 个通道 - R、G、B 和 alpha 值。
  • 在控制台上显示数据。

更新于： 2020-12-10

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