人脸识别基础-灰度转换与修改图片尺寸

一、灰度转换

1.定义：

2.作用

二、灰度处理代码

三、图片调整大小

一、灰度转换

1.定义：

灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点）是所有图像处理技术中最简单的技术，其变换形式如下：s=T(r)

其中，T是灰度变换函数；r是变换前的灰度；s是变换后的像素。

2.作用

图像灰度变换的有以下作用：

改善图像的质量，使图像能够显示更多的细节，提高图像的对比度（对比度拉伸）
有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征
可以有效的改变图像的直方图分布，使像素的分布更为均匀

原图片:

二、灰度处理代码

代码拿来：

import cv2 as cv
img=cv.imread('test.jpg')#加载图片
cv.imshow('BGR_img',img)#将图片灰度转换
gray_img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('gray_img',gray_img)
#保存图片
cv.imwrite('gray.jpg',gray_img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果展示：

三、图片调整大小

import cv2 as cv
img=cv.imread('lena.jpg')
cv.imshow('img',img)
print('原来图片的形状',img.shape)
# resize_img=cv.resize(img,dsize=(200,240))
resize_img=cv.resize(img,dsize=(600,560))
print('修改后图片的形状：',resize_img.shape)
cv.imshow('resize_img',resize_img)# cv.waitKey(0)
#只有输入q时候，退出
while True:if ord('q')==cv.waitKey(0):breakcv.destroyAllWindows()

主要函数：cv.resize(对象，dsize=(200,240))修改图片大小。

形状对比:

可以看出图片的前后变换。

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