为什么需要学习图像处理技术

　　为什么我们需要学习图像处理技术?

　　深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集，我们必须先深入了解基本的图像处理技术，例如图像增强，包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别(OCR)。

　　图像处理技术通过识别关键特征或读取图像中的文本信息，来提高图像的可解释性，以便对图像中存在的对象进行分类或检测。

　　此处提供代码和图像

　　导入所需的库

　　import cv2from PIL import Image

　　首先我们使用OpenCV和PIL显示图像

　　使用OpenCV读取和显示图像

　　image = cv2.imread(r'love.jpg')cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)

　　如果图像太大，图像的窗口将不匹配屏幕显示比例。

　　那么如何在屏幕上显示完整的图像?

　　默认情况下，显示超大图像时图像都会被裁剪，不能被完整显示出来。为了能够查

　　看完整图像，我们将使用OpenCV中的namedWindow(name, flag)来创建一个新的显示图像窗口。

　　第 一个参数name是窗口的标题，将被用作标识符。 当您将flag设置为cv2.WINDOW_NORMAL时，将显示完整图像，并可以调整窗口大小。当然flag参数还有选择。

　　image = cv2.imread(r'love.jpg')cv2.namedWindow('Normal Window', cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.imshow('Normal Window', image)cv2.waitKey(0)

　　调整图像的尺寸

　　当我们调整图像大小时，我们可以更改图像的高度或宽度，或在保持宽高比不变的情况下同时变化高度和宽度。图片的宽高比是图片的宽度与高度的比。

　　image= cv2.imread(r'taj.jpg')scale_percent =200 # percent of original sizewidth = int(image.shape[1] * scale_percent / 100)height = int(image.shape[0] * scale_percent / 100)dim = (width, height)resized = cv2.resize(image, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)cv2.imshow("Resize", resized)cv2.waitKey(0)