Opencv | 基于ndarray的基本操作

一. Opencv 基于ndarray的基本操作

1. 浅拷贝

	拷贝前后的两张图片：变化一致
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2. np.copy ( ) 深拷贝

	拷贝前后的两张图片：互不影响
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3. 堆叠

3.1 np.vstack ( ) 垂直方向堆叠

	将数组垂直堆叠，形成一个新的数组
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3.2 np.hstack ( ) 水平方向堆叠

	将数组水平堆叠，形成一个新的数组
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4. numpy创建图像

	numpy通过相关创建数组语法，指定图像宽高通道数和类型(一般为unit8)，创建图像
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5 np.transpose ( ) 更改维度顺序

	np.transpose(a, axes=None)
	参数：
		a：ndarray数据
		axes：维度，默认情况下为颠倒所有维度
	作用：
		对ndarray数据进行转置
	【注意】
		若想对一个矩阵进行转置，该矩阵必须为方阵
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6. cv.resize ( ) 放大缩小

	resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy,interpolation]]]])
	必须参数：
		src:需要缩放的图片
		dsize:
			【可能会发生形变】
			缩放之后的图片大小，元组和列表表示均可
			注意：它是必选参数，参数可以是None
	可选参数：
		dst: 
			缩放之后的输出图片(该参数C++才用)
			注意：python语法中输出图片直接进行赋值
		fx,fy:
			x轴和y轴的缩放比，即宽度和高度的缩放比(倍数)
			特别注意，使用fx,fy时：
				fx,fy必须一起出现，同时必须dsize=None；否则fx,fy不生效
		interpolation:
			插值算法，缩小没有插值问题，放大存在该问题
			主要有以下几种：
				INTER_NEAREST，临近插值，速度块，效果差
				INTER_LINEAR，双线性插值，使用原图中的4个点进行插值，默认
				INTER_CUBIC，三次插值，原图中的16个点
				INTER_AREA，区域插值，效果最好，计算时间最长
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7. np.clip ( )

	np.clip ( )
	参数：
		a：需要被裁剪的数组
		a_min：元素的最小值
		a_max：元素的最大值
		out：
			指定一个输出数组，用于存放结果
			如果不指定，则会创建一个新的数组
	作用：
		用于将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间
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