python进行图像处理rows, cols = Img.shape，copyMakeBorder（）、merge（）、dft（）、log（）和normalize（）

这是学习opencv官网上例子的笔记跳转官网示例（用python实现）关于函数的用法，例如：copyMakeBorder（），merge（）、dft（）、getoptimeditsize（）、log（）和normalize（）。

1.解释rows, cols = Img.shape
这行代码的意思是把图片像素的行数，列数返回给rows，cols
2。getOptimalDFTSize函数
m = cv.getOptimalDFTSize( rows ） n = cv.getOptimalDFTSize( cols )
getOptimalDFTSize（）函数返回给定向量尺寸的傅里叶最优尺寸大小，这里返回的时rows和cols
3.copyMakeBorder（）函数
cv.copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom,int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar() )
InputArray src：输入图像
OutputArray dst：输出的图像，与输入图像相同类型
int top, int bottom, int left, int right：在原来边界的基础上每个方向添加的像素个数，就是改变边框的粗细
int borderType：表示边界的类型
const Scalar& value=Scalar()：表示如果上一个边界的类型值是 BORDER_CONSTANT （opencv中边界的类型之一），那么这一个就是边界的颜色值；

4.merge（）函数
merge( )进行通道合并
方法：cv.merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst) 参数分别是被合并图像的指针，数目，合并后输出的图像
而split（）函数与其相反是将多通道图像分离
5.dft（）函数
对一维或者二维浮点数数组进行正向或反向离散傅里叶变换
cv.dft(InputArraysrc, OutputArray dst, int flags=0, int nonzeroRows=0)
对应参数输入图像，输出图像，转换标识符（默认值为0），第四个参数默认值为0，当其不为0时，函数会假设只有输入数组的第一行或第一个输出数组有非零值。
6.log（）
对数组的每一个元素取自然对数
cv.log(InputArraysrc, OutputArray dst) 参数：输入图像和输出图像
7.normalize（）归一化函数
将图像或者数据处理到一定范围
cv2.normalize(src[, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]]]]) → dst
输入图像，输出图像，归一化后的最大值，最小值，归一化的类型

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