OpenCV图像处理(八)---图像缩放VS图像翻转
牛顿第三运动定律的常见表述是：相互作用的两个物体之间的作用力和反作用力总是大小相等，方向相反，作用在同一条直线上。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。牛顿第三运动定律和第一、第二定律共同组成了牛顿运动定律，阐述了经典力学中基本的运动规律。
前言
今天又是周六了，不知不觉夏天的气息已经来了，大家有出去兜风吗？在上一期的文章中，我们学习了图像处理的平移和旋转知识，并且用代码进行了实践，今天，我们将学习图像处理的有一个篇章：图像缩放和图像翻转，往下看！
图像缩放
一、图像缩放简介
图像缩放，顾名思义 就是将图像按照一定比例进行大小的缩放，当然这个大小指的是图像的分辨率，例如640X480等等。
1.1 原始图片
1.2 代码实践
# 导入opencv包
import cv2
# 导入numpy包进行科学运算
import numpy as np
# opencv读取图片数据
img = cv2.imread('test01.jpg')
# 获取图像的高度和宽度
img_height = img.shape[0]
img_width = img.shape[1]
print("图像宽度为：{}\n 图像高度为：{}".format(img_width,img_height))
# 定义缩放后图像的大小
new_size = (250,250)
# 调用cv2.resize函数进行图像缩放
new_image = cv2.resize(img, new_size)
new_image_height = new_image.shape[0]
new_image_width = new_image.shape[1]
print("-------------------------------------------------------------")
print("缩放后图像宽度为：{}\n缩放后图像高度为：{}".format(new_image_width,new_image_height))
# 显示原始图像 与新图像进行对比
cv2.imshow("img", img)
# 显示原始图像 与新图像进行对比
cv2.imshow("new_image", new_image)
cv2.waitKey(0)代码解读：上面的代码中,主要用到了cv2.resize这个函数，该函数常用的就两个参数，第一个是传入的图像数据，第二个是缩放后图像的大小，可以提前指定也可以在调用函数时指定新图像的大小，当然该函数也有其他几个缺省参数，包括缩小的方式，感兴趣的朋友可以查查API函数解读哦。
1.3 演示效果
由此 可以看到，图像已经被缩小了，仔细观察的话会发现 清晰度还是蛮可以的。
图像翻转
二、图像翻转简介
图像翻转 所实现的功能是，将图像的视觉位置进行颠倒，其实也就是对称，具体的我们下面看实例哦。
2.1 原始图像
2.2 代码实践
# 导入opencv包
import cv2
# 导入numpy包进行科学运算
import numpy as np
# opencv读取图片数据
img = cv2.imread('test02.jpg')
# 复制三幅图像 用于后面的翻转
img1 = img.copy()
img2 = img.copy()
img3 = img.copy()
# 获取图像的高度和宽度
img_height = img.shape[0]
img_width = img.shape[1]
print("图像宽度为：{}\n 图像高度为：{}".format(img_width,img_height))
# 1 水平翻转 Horizontally
# 0 垂直翻转 *Vertically
# -1 同时水平翻转与垂直反转 Horizontally & Vertically
# 实现水平翻转
fz_1 = cv2.flip(img1, 1)
# 显示
cv2.imshow("fz_1", fz_1)
# 垂直翻转
fz_2 = cv2.flip(img2, 0)
cv2.imshow("fz_2", fz_2)
# 同时水平翻转与垂直反转
fz_3 = cv2.flip(img3, -1)
cv2.imshow("fz_2=3", fz_3)
# 显示原始图像 与新图像进行对比
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)代码解读：代码中，进行实际操作的是cv2.flip()函数，同样的是两个参数，一个是输入图像，另一个是翻转的方式（水平，垂直，水平垂直），因此，我们主要理解函数的输入参数 就可以很快的实现图像翻转的功能了。
2.3 显示效果
如图所示，我们图像翻转其实就是一种对称方式（关于X或Y轴）。
结语
好了，今天的分享结束了，我们的代码很简单哦，只要会调用 ，就能实现相应的功能，花费的时间也很短，切记下去进行实践操作哦，另外，如果大家还有什么想学习的图像处理技术，也欢迎大家后台回复哦，我们下期再会！
编辑：玥怡居士|审核：小圈圈居士
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