img=cv2.imread("Resources/lambo.png")
imgResize=cv2.resize(img,(600,300))
print(imgResize.shape)
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("imgResize",imgResize)
cv2.waitKey(0)
我们来运行一下，可以看到右侧是调整后的图像，明显宽和高都比原图小：
来看下控制台的输出，和图像大小是一样的：
 3、图像裁剪
图像裁剪其实就是对矩阵进行截取，选哪些行哪些列，显示选中行列的像素点，就是裁剪后的图像。
imgCropped=img[200:400,200:400]就是对原图进行裁剪，高从200到400，宽也从200到400，区间范围只要不超过它的高和宽即可。
img=cv2.imread("Resources/lambo.png")
imgCropped=img[200:400,200:400]
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("imgCropped",imgCropped)
cv2.waitKey(0)
我们运行看下效果，左侧是623X462的原图，右侧是200X200的裁剪图：
我们将裁剪的图像放到原图上进行覆盖，可以拼成原图。
第三节的内容也是比较简单的，主要是让大家熟悉下OpenCV最基础的应用，为后面打下基础。眼过千遍不如手过一遍，快去动手敲一遍吧~💘
  
分类：
 人工智能
 
标签：
 
OpenCV
 
  
 

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