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第一章 python 下 opencv 接口的参数详解及使用（一）
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系列文章目录文章目录前言一、基础接口说明1、opencv 图像读入接口说明2、opencv 图像尺寸缩放接口说明3、opencv 图像显示接口说明4、opencv 存储图像接口说明二、基础接口实现代码展示总结
前言
随着视觉的发展，基于 opencv 和深度学习的组合使用越来越广泛，而开源的 opencv 也支持 python 的调用，基于此，对 python 下的 opencv 进行详细接口说明和实例演示，本文说明图像读入、图像尺寸缩放、图像显示、图像存储接口；
一、基础接口说明
1、opencv 图像读入接口说明
接口：cv2.imread(filename , flags = None)
作用：读取一张图像
参数：
。fliename ：读取文件的名称及路径（路径可以是绝对路径，也可以是相对路径）
。flags：图像文件的读取方式（三种）
（1）cv2.IMREAD_COLOR ：以彩色方式读取图像数据，不考虑图像的透明度（对应读取数值：1）
（2）cv2.IMREAD_GRAYSCALE ：以黑白方式读取图像数据，即灰色模式读取（对应读取数值：0）
（3）cv2.IMREAD_UNCGANGED ：以原始文件形态读取图像数据，包括 Alpha 通道（对应读取数值：-1）
说明：opencv 可以读取的图像种类如下：
。BMP：windows 位图文件
。PBM、PGM、PPM：可移植图文件格式
。SR、RAS：Sun 图文件格式
。JPEG、JPG、JPE：JPEG 图文件格式
。TIFF、TIF：TIFF 图文件格式
。PNG：可移植网络图文件格式
2、opencv 图像尺寸缩放接口说明
接口：cv2.resize(src , dsize , dst = None , fx = None , fy = None , interpolation = None)
作用：修改原始图像的大小
参数：
。src：输入的原始图像
。dsize：输出图像的尺寸大小（元组方式传入）
。dst：输出的图像
。fx：沿水平轴缩放的比例因子
。fy：沿垂直轴缩放的比例因子
。interpolation：插值方式
（1）cv2.INTER_NEAREST ：最近邻插值
（2）cv2.INTER_LINEAR ：双线性插值（默认）
（3）cv2.INTER_AREA ：使用像素区域关系进行重采样
（4）cv2.INTER_CUBIC ：4x4像素邻域的双3次插值
（5）cv2.INTER_LANCZOS4 ：8x8像素邻域的Lanczos插值
在进行图像缩放中有以下几种方式需要注意：
（1）当 dsize = 0 时，缩放实际是以下公式实现：dsize = Size(round(fx*src.cols) , round(fy*src.rows)) ，并且 fx、fy 均不能等于 0；
（2）当 fx = 0 时，缩放实际是以下公式实现： （double）dsize.width / src.cols
（3）当 fy = 0 时，缩放实际是以下公式实现： （double）dsize.height / src.rows
3、opencv 图像显示接口说明
接口：cv2.imshow(winname , mat)
作用：显示已经读入或处理后的图像
参数：
。winname：显示窗口的名称，显示在窗口左上角，方便窗口之间的分辨和比较
。mat：需要显示的图像数据
4、opencv 存储图像接口说明
接口：cv2.imwrite(filename , img)
作用：保存读入过的或处理后的图像
参数：
。filename：需要保存图像文件的文件名
。img：需要保存的图像数据
二、基础接口实现代码展示
本文介绍了 opencv 的读入、显示、存储、保存四个基本接口，并在下面对这些接口进行了实现，具体代码如下：
import cv2
filename = "image_1.bmp"
# 读入图像数据
image = cv2.imread(filename = filename , flags = None)
# 对图像进行缩放操作
image = cv2.resize(src = image , dsize = (500 , 500) , interpolation = cv2.INTER_NEAREST)
# 存储图像
cv2.imwrite(filename = "new_image.jpg", img = image)
# 对图像进行显示
cv2.imshow(winname = "image_show" , mat = image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()实现效果：
上图中用红色框出来部分即保存的图像数据；
总结
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了 python 语言下 opencv 的基础接口的使用，而 opencv 提供了大量能使我们快速便捷地处理图像的函数和方法，后续会逐步更新更多的接口说明和应用说明
