下面是cvtColor的一些其他標(biāo)志：COLOR＿BGR2GRAY、COLOR＿BGR2HSV和COLOR＿BGR2YUV等。這是雙向的，例如，COLOR＿YUV2BGR也是可能的。

resize有時你只需要一個不同于原來大小的圖像，所以resize就是你需要的函數(shù)。cv2．resize（image， dimension， interpolation ＝ cv2．INTER＿AREA）

它獲取原始圖像，并按尺寸創(chuàng)建一個新圖像。尺寸定義為：dimension ＝ （width， height）

插值是一種重采樣圖片的方法，在我的例子中，它使用基于INTER＿AREA的區(qū)域間重采樣，還有更多類似的方法INTER＿NEAREST： 最近鄰插值INTER＿LINEAR： 雙線性插值INTER＿CUBIC： 4×4像素鄰域上的雙三次插值INTER＿LANCZOS4： 8×8鄰域上的Lanczos插值https：／／scc．ustc．edu．cn／zlsc／sugon／intel／ipp／ipp＿manual／IPPI／ippi＿appendices／ippi＿appB＿LanczosInterpolation．htm

split／merge每張圖片有3個通道，如果我們想把它們分割成不同的圖片，我們可以使用分割函數(shù)來實現(xiàn)。（channel＿b， channel＿g， channel＿r） ＝ cv2．split（img）

如果圖像是BGR格式，它會將每個通道分成你定義的三個變量。如果你已經(jīng)分割通道，但希望將它們合并到一起，你可以使用merge。cv2．merge（channel＿b， channel＿g， channel＿r）

vconcat ／ hconcat使用vconcat（），hconcat（）可以垂直和水平連接（合并）圖像。v表示垂直，h表示水平。cv2．vconcat（［image1， image2］）

cv2．hconcat（［image1， image2］）

ones／zeros如果要在三維圖像（矩陣）中都填充1或0（因為矩陣要求彩色圖像具有3個維度）。size ＝ 200， 200， 3

m ＝ np．zeros（size， dtype＝np．uint8）

n ＝ np．ones（size， dtype＝np．uint8）

作為一個附加函數(shù)，我想在這里添加一個東西，那就是轉(zhuǎn)置函數(shù)。transpose如果我們有一個要轉(zhuǎn)置的已定義矩陣mat，我們所要做的就是直接對mat使用這個函數(shù)：

import numpy as np

mat ＝ np．a(chǎn)rray（［［1， 2， 3］， ［4， 5， 6］］）

mat＿transpose ＝ mat．transpose（）

print（mat＿tranpose）

得到輸出：［［1 4］

［2 5］

［3 6］］

＃original input

［［1， 2， 3］

［4， 5， 6］］