图像处理算法实战【2】超详细逐行注释版 | 读取图片 | 基本图像处理(读取并显示图像、获取像素值、获取分辨率、修改图像名称、设置图像存储路径、图像缩放、图像旋转、图像颜色变换)

当处理图像时，Python提供了许多功能强大的第三方库(Opencv、PIL、Scikit-image等)供我们使用。本篇文章旨在通过详细的逐行注释，介绍如何使用不同的方法对图像做基本处理（读取并显示图像、获取像素值、获取分辨率、修改图像名称、设置图像存储路径、图像缩放、图像旋转、图像颜色变换）等。

使用Opencv

import cv2

# 读取并显示图像
image_path = 'demo.jpg'
image = cv2.imread(image_path) #读取图像
cv2.imshow('Original Image', image) #显示原始图像
cv2.waitKey(1000)  #等待1s

# 获取像素值
pixel = image[100, 100] #获取像素值
print('Pixel value at (100, 100):', pixel)

# 获取分辨率
height, width = image.shape[:2] #获取图像的高度和宽度
print('Image resolution:', width, 'x', height)

# 修改图像名称
new_image_path = 'new_image.jpg'

# 设置图像存储路径
cv2.imwrite(new_image_path, image) #保存图像到指定路径
print('Image saved as', new_image_path)

# 图像缩放
resized_image = cv2.resize(image, None, fx=0.5, fy=0.5) #缩放图像大小
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)  #显示缩放后的图像
cv2.waitKey(1000)

# 图像旋转
rotation