这里写目录标题
- [一. Opencv 基于ndarray的基本操作](#一. Opencv 基于ndarray的基本操作)
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- [1. 浅拷贝](#1. 浅拷贝)
- [2. np.copy ( ) 深拷贝](#2. np.copy ( ) 深拷贝)
- [3. 堆叠](#3. 堆叠)
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- [3.1 np.vstack ( ) 垂直方向堆叠](#3.1 np.vstack ( ) 垂直方向堆叠)
- [3.2 np.hstack ( ) 水平方向堆叠](#3.2 np.hstack ( ) 水平方向堆叠)
- [4. numpy创建图像](#4. numpy创建图像)
- [5 np.transpose ( ) 更改维度顺序](#5 np.transpose ( ) 更改维度顺序)
- [6. cv.resize ( ) 放大缩小](#6. cv.resize ( ) 放大缩小)
- [7. np.clip ( )](#7. np.clip ( ))
一. Opencv 基于ndarray的基本操作
1. 浅拷贝
拷贝前后的两张图片：变化一致2. np.copy ( ) 深拷贝
拷贝前后的两张图片：互不影响3. 堆叠
3.1 np.vstack ( ) 垂直方向堆叠
将数组垂直堆叠，形成一个新的数组3.2 np.hstack ( ) 水平方向堆叠
将数组水平堆叠，形成一个新的数组4. numpy创建图像
numpy通过相关创建数组语法，指定图像宽高通道数和类型(一般为unit8)，创建图像5 np.transpose ( ) 更改维度顺序
np.transpose(a, axes=None)
参数：
a：ndarray数据
axes：维度，默认情况下为颠倒所有维度
作用：
对ndarray数据进行转置
【注意】
若想对一个矩阵进行转置，该矩阵必须为方阵6. cv.resize ( ) 放大缩小
resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy,interpolation]]]])
必须参数：
src:需要缩放的图片
dsize:
【可能会发生形变】
缩放之后的图片大小，元组和列表表示均可
注意：它是必选参数，参数可以是None
可选参数：
dst:
缩放之后的输出图片(该参数C++才用)
注意：python语法中输出图片直接进行赋值
fx,fy:
x轴和y轴的缩放比，即宽度和高度的缩放比(倍数)
特别注意，使用fx,fy时：
fx,fy必须一起出现，同时必须dsize=None；否则fx,fy不生效
interpolation:
插值算法，缩小没有插值问题，放大存在该问题
主要有以下几种：
INTER_NEAREST，临近插值，速度块，效果差
INTER_LINEAR，双线性插值，使用原图中的4个点进行插值，默认
INTER_CUBIC，三次插值，原图中的16个点
INTER_AREA，区域插值，效果最好，计算时间最长7. np.clip ( )
np.clip ( )
参数：
a：需要被裁剪的数组
a_min：元素的最小值
a_max：元素的最大值
out：
指定一个输出数组，用于存放结果
如果不指定，则会创建一个新的数组
作用：
用于将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间感谢阅读🌼
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