Respuestas:
from PIL import Image
im = Image.open('whatever.png')
width, height = im.size
De acuerdo con la documentación .
im.mode
. Como PIL es un poco críptico, también puedes usar numpy:numpy.array(im).shape
.shape
resultados en diferentes retornos ya que la altura es el primero de la matriz 2d, luego el ancho. Por lo tantoheight, width = np.array(im).shape
with
.
np.array(im).shape
NO devuelve el número de canales, sino que devuelve height
y width
!
Puede usar Pillow ( sitio web , documentación , GitHub , PyPI ). Pillow tiene la misma interfaz que PIL, pero funciona con Python 3.
$ pip install Pillow
Si no tiene derechos de administrador (sudo en Debian), puede usar
$ pip install --user Pillow
Otras notas sobre la instalación están aquí .
from PIL import Image
with Image.open(filepath) as img:
width, height = img.size
Esto necesitó 3.21 segundos para 30336 imágenes (JPG de 31x21 a 424x428, datos de entrenamiento del National Data Science Bowl en Kaggle)
Esta es probablemente la razón más importante para usar Pillow en lugar de algo escrito por uno mismo. Y debe usar Pillow en lugar de PIL (python-imaging), porque funciona con Python 3.
Mantengo scipy.ndimage.imread
que la información aún está disponible, pero tenga en cuenta:
¡iread está en desuso! imread está en desuso en SciPy 1.0.0, y [fue] eliminado en 1.2.0.
import scipy.ndimage
height, width, channels = scipy.ndimage.imread(filepath).shape
import pygame
img = pygame.image.load(filepath)
width = img.get_width()
height = img.get_height()
Image.open(filepath)
más rápido que el cv2.imread(filepath)
método?
Como scipy
's imread
está en desuso, use imageio.imread
.
pip install imageio
height, width, channels = imageio.imread(filepath).shape
Este es un ejemplo completo de carga de imágenes desde URL, creación con PIL, impresión del tamaño y cambio de tamaño ...
import requests
h = { 'User-Agent': 'Neo'}
r = requests.get("https://images.freeimages.com/images/large-previews/85c/football-1442407.jpg", headers=h)
from PIL import Image
from io import BytesIO
# create image from binary content
i = Image.open(BytesIO(r.content))
width, height = i.size
print(width, height)
i = i.resize((100,100))
display(i)
Así es como obtienes el tamaño de la imagen de la URL dada en Python 3:
from PIL import Image
import urllib.request
from io import BytesIO
file = BytesIO(urllib.request.urlopen('http://getwallpapers.com/wallpaper/full/b/8/d/32803.jpg').read())
im = Image.open(file)
width, height = im.size
Los siguientes dan dimensiones y canales:
import numpy as np
from PIL import Image
with Image.open(filepath) as img:
shape = np.array(img).shape