＃2日目には＃コンテンツを学習：画像スケーリング、回転、スムージング、点滅します

2日目＃
＃コンテンツを学習：画像スケーリング、回転、スムージング、点滅
インポートCV2 AS CV 
インポートnumpyのAS NP 
インポートmatplotlib.animation ASアニメーション
のインポートがmatplotlib.pyplot ASのPLTの

画像1 cv.imread =（「D：\ OpenCVの\ CVproject \画像/ lenacolor.png「）
（image1.shape）印刷＃の出力画像サイズ

＃の画像スケーリング
IM = image1の
HH =イメージ1を
Iためにある範囲（0、5）：
画像2 = cv.resize（IM、なし、FX = 0.5 、FY = 0.5）
行、COLS、CHN = image2.shape 
HH [ 0：行、0：COLS] =画像2 
cv.imshow（"画像2"、HH）
cv.waitKey（ - 1）。 


＃の画像反転
画像1 cv.imread =（"D：\ OpenCVの\ CVproject \イメージ/ lenacolor.png"）
I2 = cv.resize（画像1、なし、FX = 0.5は、FY = 1）。
I1 = cv.flip（I2、 - 。1）＃-1 、原点に対して対称0 にX -軸対称性は、+1 でyは対称γ軸
行COLS、CHN = i2.shape 
プリント（I2を。形状）
画像1 [ 0：行、0：COLS] = I2 
画像1 [ 0：行COLS：512] = I1 
cv.imshow（"画像3"、画像1）
cv.waitKey（ - 1）


＃1 画像平滑化処理
画像1 = CV .imread（"D：\ OpenCVの\ CVproject \イメージ/ lenacolor.png"）
II = cv.blur（画像1、（5、5）） ＃平均処理
II = cv.boxFilter（画像1、 - 。1、（3、3）、ノーマライズ= 0） ＃のフィルタリングブロック正規化または= 0.1 
II = cv.GaussianBlur（画像1、（5、5）、SIGMAX = 0） ＃ガウシアンフィルタksize のみ奇数
II = cv.medianBlur（画像1、9） ＃のメディアンフィルタ
cv.imshow（"のimage4"、II）
cv.waitKey（ - 1）


位シアン色を合成する単一チャネル画像が赤色分割
画像1 cv.imread =（"：\ OpenCVの\ CVproject \画像/ lenacolor.png D"を）
B、G、R＆LT cv.split =（画像1）
行COLS、CHN = image1.shape 
M = np.zeros（（行、COLS）、image1.dtype）
N = np.zeros（（行、COLS）、image1.dtype）
B = cv.merge（[B、 M、N]）
G = cv.merge（[M、G、N]）
R = cv.merge（[M、N、R]）
cv.imwrite（「D：\ OpenCVの\画像\ II /用image1.jpg 」A、B）
cv.imwrite（"D：\ OpenCVの\画像\ II /用image2.jpg"、G）
cv.imwrite（"D：\ OpenCVの\画像\ II /用image3.jpg"、R） 
＃动态显示5 次
のI における範囲（0、10000）：#IN範囲（0,6000）：
cv.imshow（"GIF"、B）
cv.waitKey（200）
cv.imshow（"GIF"、G）
cv.waitKey（200）
cv.imshow（"GIF"、R）
cv.waitKey（200）