Python openCV基本操作(二)：图像resize

我们先简单复习一下:
用了显示函数cv2.imshow,为了世界和平[joke],我们后面必须加上cv2.waitKey(0);cv2.destroyAllWindows()这两句话

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也就是说，这三句代码是一套的:

cv2.imshow("homework", peppers_img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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图片resize，就是重新调整他的大小的意思，先猜一下，openCV里resize 的函数函数名字叫什么？

没错，就是cv2.resize，他有两个主要的参数src, dsize(下面讲)

另一个重要参数是interpolation，但我们今天不讲，这里简单提一下，interpolation是你要选择的插值方式，你可能要问，什么是插值，我举个简单的例子，如果你要将一张图片变大，像素变多，但是原图片的像素点就那么多，剩下来的像素点从何而来呢？这就用到了我们的插值方法，所谓插值，就是在值之间插入其他值的意思。

当然还有其他参数，我们之后会慢慢讲到，不着急

cv2.resize(src, dsize)
# src 就是你的原图片
# dsize 是你要调整的大小

# 该函数会返回被 resize 的图片

来个实例(↓实验图片↓):

清柠摘自清子博客:[https://weibo.com/kanqingzi13...]

# 导入openCV库
import cv2 
# 读取图片
src = cv2.imread('./kqz.jpg')
# 我们看一看图片的大小
print(src.shape)   # <---(1)
# 将图片 resize 
img_resize = cv2.resize(src, (280, 400)) # <---(2)
# 将 resize 的图片展示出来
cv2.imshow("img_resize", img_resize)
# 等待按键则执行下一句话
cv2.waitKey(0)
# 关闭openCV打开的所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
# 显示resize 图片的shape
print(img_resize.shape) # <---(3)

(1). 你可能不理解src.shape什么意思，之后会细说,这里也是简单提一下，src是我们的图片，也可以说是图片对象，对，就是面向对象编程的对象，这个对象他有个属性(可以理解为特点)，这个属性就是我们这里提到的shape,shape嘛，就是形状，也就是说，src.shape就是图片形状的意思，说白了就是图片有几维，每一维有多少像素点
(实际上，图片是 numpy 中的 ndarray类的实例对象)

(2). cv2.resize函数第一个参数是你的图片，第二个参数是图片的形状，即宽高，宽有多少个像素点，高有多少个像素点，在这里，我们将参数传为(280, 400),意思是，新图片的宽为280像素，高为400像素

(3). 运行代码，你会发现，打印为(400, 280, 3),那么问题来了，我们刚刚在cv2.resize中传入的形状明明是(280, 400),怎么变成了这个？

• 我们先说那个3,一般彩色图片都是RGB色域(关于色域以后会说)的，所有有3个通道，代表RGB三个通道的的灰度值
• 而(280, 400)是宽为280像素，高为400像素，但是在上文的图片对象中，由于图片存储是以灰度图矩阵形式，而矩阵的话，讲究先行后列，也就是它的第一维是"高"方向，第二维是"宽"方向，(第三维是RGB方向)
• 所以，高应该放在第一维度，宽为第二维度