三、图像缩放、翻转

1、图像缩放

resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, 
    double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )

参数说明：

（1）src - 原图

（2）dst - 目标图像。当参数dsize不为0时，dst的大小为size；否则，它的大小需要根据src的大小，参数fx和fy决定。dst的类型（type）和src图像相同

（3）dsize - 目标图像大小。指定方式（列大小，行大小），注意顺序

当dsize为0时，它可以通过以下公式计算得出：

format_png

所以，参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0

（4）fx - 水平轴上的比例因子(即可以计算出列数)。当它为0时，计算公式如下：

format_png 1

（5）fy - 垂直轴上的比例因子（即可以计算出行数）。当它为0时，计算公式如下：

format_png 2

（5）interpolation - 插值方法。共有5种：

１）INTER_NEAREST - 最近邻插值法

２）INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）

３）INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。

４）INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法

５）INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

# encoding: utf-8
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import copy
import numpy as np
def show_img(img):
    plt.figure()
    plt.imshow(img)
    plt.show()
path1 = r"lena.jpg"
img1 = cv2.imread(path1)
show_img(img1)
# 1
img2 = cv2.resize(img1,(200,100))
show_img(img2)
# 2
rows,cols,chn = img1.shape
size3 = (round(cols * 0.5),round(rows * 1.5) )#
img3 = cv2.resize(img1,size3)
show_img(img3)
# 3
fx = 0.5#水平方向变成原来0.5倍
fy = 1.3#竖直方向变成原来1.3倍
img4 = cv2.resize(img1,dsize=None,fx=fx,fy=fy)
show_img(img4)

2、图像翻转

flip(src, flipCode[, dst])

参数:

flipCode	Anno
1	水平翻转，指以Y轴为中间线，左右翻转
0	垂直翻转，指以X轴为中间线，上下翻转
-1	水平垂直翻转，指先以Y轴为中间线，左右翻转，再以X轴为中间线，上下翻转

原图：

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70

（1）水平翻转

水平翻转，指以Y轴为中间线，左右翻转

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1

# encoding: utf-8
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import copy
import numpy as np
def show_img(img):
    plt.figure()
    plt.imshow(img)
    plt.show()
path1 = r"lena.jpg"
img1 = cv2.imread(path1)
show_img(img1)
# 1、水平翻转
img2 = cv2.flip(img1,1)
show_img(img2)

（2）垂直翻转

垂直翻转，指以X轴为中间线，上下翻转

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2

# encoding: utf-8
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import copy
import numpy as np
def show_img(img):
    plt.figure()
    plt.imshow(img)
    plt.show()
path1 = r"lena.jpg"
img1 = cv2.imread(path1)
show_img(img1)
# 1、水平翻转
img2 = cv2.flip(img1,0)
show_img(img2)

（3）水平垂直翻转

水平垂直翻转，指先以Y轴为中间线，左右翻转，再以X轴为中间线，上下翻转

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3

# encoding: utf-8
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import copy
import numpy as np
def show_img(img):
    plt.figure()
    plt.imshow(img)
    plt.show()
path1 = r"lena.jpg"
img1 = cv2.imread(path1)
show_img(img1)
# 1、水平翻转
img2 = cv2.flip(img1,-1)
show_img(img2)