[OpenCV] Samples 18: Load image and check its attributes

本篇内容：

* 图片读取

* 图片高宽

* 图片ROI

* 图片缩放

• Ref: http://blog.csdn.net/u012005313/article/details/51943442

• 官网2.3.2参考：Geometric Image Transformations

interpolation - 插值方法。共有5种：

１）INTER_NEAREST - 最近邻插值法

２）INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）

３）INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。

４）INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法

５）INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

• Ref: http://blog.csdn.net/on2way/article/details/46801063

通过matplotlib.pyplot显示图片，有新意。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('flower.jpg')
# 插值：interpolation
# None本应该是放图像大小的位置的，后面设置了缩放比例，
#所有就不要了
res1 = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
#直接规定缩放大小，这个时候就不需要缩放因子
height,width = img.shape[:2]
res2 = cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
plt.subplot(131)
plt.imshow(img)
plt.subplot(132)
plt.imshow(res1)
plt.subplot(133)
plt.imshow(res2)

---

　　

功能的代码实例：

for name in filteredFiles:

    # 1.读取图片
    img  = cv2.imread(join(dirPath, name))
    print("-----------------------")
    print("Debug:", name, img.shape)

    # 2.(高，长，channel)
    rows = img.shape[0]
    cols = img.shape[1]

    start_row = 0
    start_col = 0
    if (rows > cols):
        # vertical
        start_row = (rows - cols) // 2
    else:
        # horizon
        start_col = (cols - rows) // 2
    min_edge=min(rows, cols)

    # 3.截取局部区域 ROI
    imgROI=img[start_row:start_row+min_edge, start_col:start_col+min_edge]

    print("Debug:", imgROI.shape)
#    cv2.imshow("show", imgROI)
#    cv2.waitKey(0)

    # 4.缩放
    # ref: http://blog.csdn.net/u012005313/article/details/51943442
    # ref: http://blog.csdn.net/on2way/article/details/46801063
    # 如果想要收缩图像，那么使用重采样差值法效果最好；
    # 如果想要放大图像，那么最好使用3次差值法或者线性差值法（文档推荐的）.
    img_zo = cv2.resize(imgROI, (final_size, final_size), interpolation=cv2.INTER_AREA)

    print("Debug:", img_zo.shape)
#    cv2.imshow("show", img_zo)
#    cv2.waitKey(0)

    ret_name = "square_"+name