Python، OpenCV اور Pillow (PIL) کے ساتھ تصویر کا سائز (چوڑائی اور اونچائی) حاصل کرنا

Python میں تصاویر کو سنبھالنے کے لیے کئی لائبریریاں ہیں، جیسے OpenCV اور Pillow (PIL)۔ یہ سیکشن بتاتا ہے کہ ان میں سے ہر ایک کے لیے تصویر کا سائز (چوڑائی اور اونچائی) کیسے حاصل کیا جائے۔

آپ OpenCV کے لیے شکل کا استعمال کرتے ہوئے تصویر کا سائز (چوڑائی اور اونچائی) حاصل کر سکتے ہیں اور تکیہ (PIL) کے لیے سائز، لیکن یاد رکھیں کہ ہر ایک کی ترتیب مختلف ہے۔

درج ذیل معلومات یہاں فراہم کی گئی ہیں۔

• OpenCV
  • ndarray.shape:تصویر کا سائز حاصل کریں (چوڑائی، اونچائی)
  • رنگین تصاویر کے لیے
  • گرے اسکیل (مونوکروم) تصاویر کے لیے
• Pillow(PIL)
  • size,width,height:تصویر کا سائز حاصل کریں (چوڑائی، اونچائی)

تصویر کے سائز (سائز) کے بجائے فائل کا سائز (صلاحیت) حاصل کرنے کے بارے میں درج ذیل مضمون کو دیکھیں۔

• متعلقہ مضامین:Python میں فائل یا ڈائریکٹری (فولڈر) کا سائز حاصل کرنا

OpenCV:ndarray.shape:تصویر کا سائز حاصل کریں (چوڑائی، اونچائی)

جب OpenCV میں تصویر کی فائل لوڈ کی جاتی ہے، تو اسے NumPy array ndarray سمجھا جاتا ہے، اور تصویر کا سائز (چوڑائی اور اونچائی) انتساب کی شکل سے حاصل کیا جا سکتا ہے، جو ndarray کی شکل کی نشاندہی کرتا ہے۔

نہ صرف OpenCV میں، بلکہ جب ایک تصویری فائل کو تکیے میں لوڈ کیا جاتا ہے اور اسے ndarray میں تبدیل کیا جاتا ہے، تو ndarray کی طرف سے ظاہر کردہ تصویر کا سائز شکل کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کیا جاتا ہے۔

رنگین تصاویر کے لیے

رنگین تصاویر کے معاملے میں، درج ذیل تین جہتی ndarray استعمال کیا جاتا ہے۔

• قطار (اونچائی)
• قطار (چوڑائی)
• رنگ (3)

شکل مندرجہ بالا عناصر کا ایک مجموعہ ہے۔

import cv2

im = cv2.imread('data/src/lena.jpg')

print(type(im))
# <class 'numpy.ndarray'>

print(im.shape)
print(type(im.shape))
# (225, 400, 3)
# <class 'tuple'>

ہر ایک ویلیو کو متغیر کو تفویض کرنے کے لیے، مندرجہ ذیل ٹیپل کو کھولیں۔

h, w, c = im.shape
print('width:  ', w)
print('height: ', h)
print('channel:', c)
# width:   400
# height:  225
# channel: 3

_
ٹیپل کو کھولتے وقت، مندرجہ بالا کو روایتی طور پر ان اقدار کے لیے متغیر کے طور پر تفویض کیا جا سکتا ہے جو اس کے بعد استعمال نہیں ہوں گی۔ مثال کے طور پر، اگر رنگوں کی تعداد (چینلز کی تعداد) استعمال نہیں کی جاتی ہے، تو درج ذیل استعمال کیا جاتا ہے۔

h, w, _ = im.shape
print('width: ', w)
print('height:', h)
# width:  400
# height: 225

اسے متغیر کو تفویض کیے بغیر انڈیکس (انڈیکس) کے ذریعہ اس کی وضاحت کرکے بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔

print('width: ', im.shape[1])
print('height:', im.shape[0])
# width:  400
# height: 225

(width, height)
اگر آپ یہ ٹوپل حاصل کرنا چاہتے ہیں تو آپ سلائس استعمال کر کے درج ذیل لکھ سکتے ہیں: cv2.resize() وغیرہ۔ اگر آپ آرگیومینٹ کو سائز کے لحاظ سے بتانا چاہتے ہیں تو اسے استعمال کریں۔

print(im.shape[1::-1])
# (400, 225)

گرے اسکیل (مونوکروم) تصاویر کے لیے

گرے اسکیل (مونوکروم) امیجز کے معاملے میں، درج ذیل دو جہتی ndarray استعمال کیا جاتا ہے۔

• قطار (اونچائی)
• قطار (چوڑائی)

شکل یہ ٹوپل ہوگی۔

im_gray = cv2.imread('data/src/lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

print(im_gray.shape)
print(type(im_gray.shape))
# (225, 400)
# <class 'tuple'>

بنیادی طور پر رنگین امیجز کی طرح۔

h, w = im_gray.shape
print('width: ', w)
print('height:', h)
# width:  400
# height: 225

print('width: ', im_gray.shape[1])
print('height:', im_gray.shape[0])
# width:  400
# height: 225

اگر آپ متغیرات کو چوڑائی اور اونچائی تفویض کرنا چاہتے ہیں، تو آپ مندرجہ ذیل کام کر سکتے ہیں، چاہے تصویر رنگ میں ہو یا گرے اسکیل۔

h, w = im.shape[0], im.shape[1]
print('width: ', w)
print('height:', h)
# width:  400
# height: 225

(width, height)
اگر آپ یہ ٹوپل حاصل کرنا چاہتے ہیں تو آپ سلائسز استعمال کر کے اسے درج ذیل لکھ سکتے ہیں۔ درج ذیل تحریری انداز استعمال کیا جا سکتا ہے چاہے تصویر رنگ میں ہو یا گرے سکیل۔

print(im_gray.shape[::-1])
print(im_gray.shape[1::-1])
# (400, 225)
# (400, 225)

Pillow(PIL):size, width, height:تصویر کا سائز حاصل کریں (چوڑائی، اونچائی)

تکیہ (PIL) کے ساتھ تصویر کو پڑھ کر حاصل کردہ امیج آبجیکٹ میں درج ذیل خصوصیات ہیں۔

• size
• width
• height

سائز درج ذیل ٹیپل ہے۔
(width, height)

from PIL import Image

im = Image.open('data/src/lena.jpg')

print(im.size)
print(type(im.size))
# (400, 225)
# <class 'tuple'>

w, h = im.size
print('width: ', w)
print('height:', h)
# width:  400
# height: 225

آپ اوصاف کے طور پر بالترتیب چوڑائی اور اونچائی بھی حاصل کر سکتے ہیں۔
width,height

print('width: ', im.width)
print('height:', im.height)
# width:  400
# height: 225

گرے اسکیل (مونوکروم) امیجز کے لیے بھی ایسا ہی ہے۔

im_gray = Image.open('data/src/lena.jpg').convert('L')

print(im.size)
print('width: ', im.width)
print('height:', im.height)
# (400, 225)
# width:  400
# height: 225