Loading... ### cv基本 ```python img = cv2.imread("Path") #打开图片 cv2 = imshow("窗口标题", img) #显示 ``` ### resize() ```python dst = cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None) ``` * **src**：输入图像 * **dsize**：输出图像的大小。如果该参数为 0，表示缩放之后的大小需要通过公式计算，`dsize = Size(round(fx*src.cols),round(fy*src.rows))`。其中 `fx` 与 `fy` 是图像 Width 方向和 Height 方向的缩放比例。 * **fx**：Width 方向的缩放比例，如果是 0，按照 `dsize * width/src.cols` 计算 * **fy**：Height 方向的缩放比例，如果是 0，按照 `dsize * height/src.rows` 计算 * **interpolation**：插值算法类型，或者叫做插值方式，默认为双线性插值 * 方法返回结果 dst 表示输出图像。 ### 相关参数 ```python a=cv2.imread("1.jpg") print(a.shape[0], a.shape[1], a.shape[2]) ``` shape0 : 垂直尺寸 shape1 : 水平尺寸 shape2 : 颜色通道 ### 数据类型查看与转换 ##### type() ,dtype() ,astype()区别 | 函数 | 说明 | | ---------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | type() | 返回数据结构类型（list、dict、numpy、ndarray 等） | | dtype() | 返回数据元素的数据类型（int、float等）<br />备注：<br />1）由于 list、dict 等可以包含不同的数据类型，因此不可调用dtype()函数<br />2）np.array 中要求所有元素属于同一数据类型，因此可调用dtype()函数 | | astype() | 改变np.array中所有数据元素的数据类型。<br />备注：能用dtype() 才能用 astype() | ##### 类型转换 方法1： ```python # 通过np转换类型后除以255得到float类型 a = a.astype(np.float32) a/=255.0 print(a) ``` 方法2： ```python # 直接使用skimage转换 a = skimage.img_as_float(a) #默认为float64，可选img_as_float32 ``` Last modification：September 20, 2022 © Allow specification reprint Like 0 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏
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