简介
在Python中，CV（Computer Vision，计算机视觉）库是一组用于处理图像和视频的工具和函数的集合。这些库允许开发者进行图像处理、特征提取、对象检测、图像识别等任务。其中最常用的CV库之一是OpenCV（Open Source Computer Vision Library），它是一个开源的跨平台计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以在Python、C++、Java等语言中使用。
OpenCV提供了各种功能，包括但不限于：
- 图像加载和保存
- 图像处理和增强（如滤波、边缘检测、色彩转换等）
- 物体检测和跟踪
- 特征提取和描述符匹配
- 人脸识别和人脸检测
- 相机标定和图像校正
- 图像分割和对象分析
常用函数说明
存读取
cv2.imread（）
filename：要读取的图像文件的路径。
flags：可选参数，用于指定图像读取的模式。常用的标志包括：
cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图像。图像的透明度将被忽略，即使图像文件包含 alpha 通道，也会被忽略。这是默认模式。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像。
cv2.IMREAD_UNCHANGED：加载图像的 alpha 通道。如果图像文件包含 alpha 通道，则该通道将被加载。
示例用法：
import cv2
# 读取彩色图像
color_image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 读取灰度图像
gray_image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 读取包含 alpha 通道的图像
alpha_image = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow（）
winname：窗口的名称，用于标识显示图像的窗口。如果指定的窗口不存在，则会创建一个新窗口并显示图像。如果存在具有相同名称的窗口，则会在该窗口中显示新图像。
mat：要显示的图像矩阵（即图像数据）。这通常是使用 cv2.imread 函数读取的图像，或者是通过其他方式生成的图像矩阵。
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
# 等待用户按下任意键盘键，然后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
注意事项：
使用 cv2.imshow 函数显示图像时，图像会在一个新的窗口中显示出来。您可以通过指定窗口名称来管理窗口，以便在同一个窗口中显示不同的图像，或者关闭窗口等。
在显示图像之后，通常会调用 cv2.waitKey 函数等待用户按下键盘键。在等待期间，窗口将保持打开状态。一旦用户按下键盘键，窗口将关闭。
在调用 cv2.destroyAllWindows 之前，可以使用 cv2.destroyWindow(winname) 关闭特定的窗口。
图像调整
cv2.resize（）
cv2.resize 是 OpenCV 库中的一个函数，用于调整图像的大小。该函数的语法如下：
dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])
src：原始图像，即待调整大小的图像。
dsize：输出图像的大小，可以是输出图像的宽度和高度的元组 (width, height)，也可以是整数 width 和 height。
dst：输出图像，可选参数。如果指定了此参数，函数将结果写入到此变量中。
fx：水平方向上的缩放比例，可选参数。如果未指定 dsize，则根据 fx 和 fy 来调整输出图像的大小。
fy：垂直方向上的缩放比例，可选参数。如果未指定 dsize，则根据 fx 和 fy 来调整输出图像的大小。
interpolation：插值方法，可选参数。用于调整图像大小时对像素值的处理方式。常用的插值方法包括：
cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值。
cv2.INTER_LINEAR：双线性插值（默认）。
cv2.INTER_CUBIC：双三次插值。
cv2.INTER_AREA：区域插值。
示例用法：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 调整大小为新的宽度和高度
new_width = 300
new_height = 200
resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))
# 或者，按照缩放比例调整大小
scale_factor = 0.5
resized_image = cv2.resize(image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 显示调整大小后的图像
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这个函数在图像处理中非常常用，例如在预处理阶段调整输入图像的大小以适应模型的输入要求，或者在图像显示中调整图像大小以适应屏幕大小等。