OpenCV使用之三：图像的颜色、大小和角度变换
图像处理是深度学习最重要的应用领域之一。OpenCV是深度学习图像处理的好帮手。前文【链接】我们介绍了初学者福利！深度学习最常用的OpenCV操作。今天，易学智能继续介绍OpenCV中另一类常用的操作——图像变换。给定一张图像，我们可以进行多种方式的变换，最基本的就是颜色、大小和角度的变换。
一、图像颜色的抽取与组合
图像由RGB（红、绿、蓝）三原色构成，一幅图像在OpenCV里也是使用一个三通道的数组来表示，按照默认方式读取的图像，其通道排列是按照BGR的顺序进行排列的，即第1个通道是绿色，第2个通道是绿色，第3个通道是红色，通过对不组合可以实现颜色的变换，变换方法及效果如图1所示。
第6行：将一个图片拆分成BGR三个通道。
第8行：生成一个空白的通道。如果仅有1个通道，在OpenCV将显示为灰度图，如果要显示彩色的图片，则必须保持3个通道，因此需要生成一个空白的通道用来保证结果显示为彩色。
第10到12行：将图像不同通道的数据与空白通道数据进行组合，形成一个三通道的数据。注意组合的顺序，b、g和r的数据必须分别放到第0、1和2的位置上。
Tips：
· OpenCV将图像表示成numpy的数组，因此也可以使用numpy的函数来操作图像，实现拆分和组合。关于Numpy的安装使用，可参考易学智能的文章【链接】。
· 在OpenCV中是按照HWC的顺序进行数据，拆分和组合需要在最后一个维度上进行。
二、图像大小变换
在真实环境下得到的图像大小往往是不固定的。但是，大多数深度学习模型，对于输入大小是有要求的，因此需要将不同大小的输入图像统一到同一个尺寸，大小变换方法及效果如图2所示。
Tips：
1、新的尺寸是按照先WH的顺序来定义，即先宽度后高度，这与图像大小HWC顺序要进行区别。
2、新的宽度和高度必须使用tuple类型，即用括号括起来或者使用tuple函数来定义。如果使用list类型会报错。
3、在resize函数中还可以使用比例缩放的方式改变图像大小，也可以指定图像变换时使用的变换方式，有兴趣的同学可以进一步深入。
三、图像的旋转
在OpenCV中可以对图像进行任意角度的旋转，但是牵涉到旋转矩阵，旋转中心等参数，将在后续文章中进行深入探讨，在这里先介绍一些简单的旋转，或者可以叫翻转。
在OpenCV中有实现翻转的函数cv2.flip(img, flipMode)，其中flopMode可以指定三种不同的模式，翻转的效果如图3所示，该参数的指定方法如下：
大于0：沿Y轴翻转，也就是horizontal
等于0：沿X轴翻转，也就是vertical
小于0：既沿X轴又沿Y轴翻转。
通过对不同翻转模式的组合，结合transpose函数，可以实现90度、180度和270度的翻转，具体实现方法如下：
对应的旋转效果如下：
人工智能成为技术圈的显学。然而，人工智能低谷期的影响犹存，即便是大学，能够开设深度学习系列课程的，也是少之又少。学习人工智能，自学必不可少。易学智能将努力提供从基础到进阶再到精通的技术干货，学习路上与大家同行。
今天，承接前文，易学智能继续介绍常用OpenCV操作——图像变换。图像变换是涉及面很广的一类操作。今天只是介绍这些操作的基本用法。有了这些变换，可以对图像进行各方面的调整修改，感兴趣的读者可继续探究。
作者：花木兰 7
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