运行环境:win10 ,pycharm ,python =3.6 ,openCV=3.4.1
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
代码如下(示例):
import cv2
img = cv2.imread("img/bingbing_is_mine.jpg")
print(img.shape) #打印图像的尺寸
imgResize = cv2.resize(img,(461,400))
print(imgResize.shape)
cv2.imshow("imgBefore",img)
cv2.imshow("imgAfter",imgResize)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
1、我们由结果可以看出:xxx.shape 函数可以打印图像的尺寸及通道数(彩色3,灰色1)。而cv2.resize()函数则可以重新定义图像的尺寸大小。
2、值得注意的是,在打印结果中,我们所熟知的(宽度,高度)=(518,461)返回的却是(461,518),并且代码中(461,400),打印返回的也是(400,461)。
3、因此得知,这里打印返回的是(高度,宽度),这里也可以当成矩阵理解,即有461行,518列。仅仅打印需要注意相反,其他照常理解。
代码如下(示例):
import cv2
img = cv2.imread("img/bingbing_is_mine.jpg")
imgCropped = img[0:200, 200:400] #切片,图像裁剪
cv2.imshow("imgBefore",img)
cv2.imshow("imgAfter",imgCropped)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
如果你的python基础有听过切片这个词的话,那这里的图像裁剪就会十分好理解。图像的裁剪那就是矩阵的切片操作。如代码所示,保留第0-200行,保留第200-400列,即切得所需图像。如下图所示,不得不说,切得真好看(看眼识冰冰)。
冰冰是我的,各位兄弟,承让!2021年2月5日15:10:00