如何使用scikit-learn库在Python中获取图像的分辨率？

数据预处理基本上是指将所有数据（从各种资源或单一资源收集的数据）收集到常见格式或统一数据集中（取决于数据类型）的任务。由于现实世界的数据永远不是理想的，因此数据可能会缺少单元格、存在错误、异常值、列中的差异等等。有时，图像可能没有正确对齐，或者可能不清晰，或者可能具有非常大的尺寸。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，可以使用一个名为“shape”的内置函数。读取图像后，像素值以数组的形式存储。这个数组不过是一个numpy数组。一旦将图像读取并转换为数组，就可以对此图像调用形状函数以了解其分辨率。

让我们以使用scikit-learn库从控制台上传图像并获取图像分辨率的示例为例−

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示例

from skimage import io
path = "路径到小狗.PNG"
img = io.imread(path)
print("图像被读取")
io.imshow(img)
print("图像被打印到控制台")
print("图像分辨率为")
print(img.shape)

输出

图像被读取
图像被打印到控制台
图像分辨率为
(397, 558, 4)

解释

• 导入所需的库。
• 定义存储图像的路径。
• 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。
• 使用函数“shape”获得图像的分辨率。
• 输出的第三个值显示了4，这意味着它具有4个通道− R、G、B和alpha值。
• 将数据显示在控制台上。