Компьютерное зрение с OpenCV и Python: практическое руководство. Инженер

= cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

      # Загрузка изображения в черно-белом режиме

      img_gray = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

      ```

      В этом примере мы загружаем изображение в цветовом и черно-белом режиме. Режим чтения изображения определяется вторым аргументом функции `cv2.imread()`.

      **Вывод изображений**

      OpenCV предоставляет функцию `cv2.imshow()`, которая позволяет выводить изображения на экран. Эта функция принимает два аргумента: название окна, в котором будет выводиться изображение, и изображение, которое нужно выводить.

      ```python

      import cv2

      # Загрузка изображения из файла

      img = cv2.imread('image.jpg')

      # Вывод изображения на экран

      cv2.imshow('Image', img)

      # Ожидание нажатия клавиши

      cv2.waitKey(0)

      # Закрытие всех окон

      cv2.destroyAllWindows()

      ```

      В этом примере мы загружаем изображение из файла `image.jpg` и выводим его на экран. Функция `cv2.waitKey(0)` ожидает нажатия клавиши, а функция `cv2.destroyAllWindows()` закрывает все окна.

      В этой главе мы рассмотрели, как загружать и сохранять изображения с помощью OpenCV и Python. Мы также рассмотрели режимы чтения и записи изображений, а также вывод изображений на экран. В следующей главе мы рассмотрим основы обработки изображений.

      2.2. Основные операции с изображениями (резка, масштабирование, поворот) **2.2. Основные операции с изображениями (резка, масштабирование, поворот)**

      В предыдущей главе мы познакомились с основными понятиями компьютерного зрения и научились загружать изображения с помощью OpenCV. Теперь давайте перейдем к более интересным операциям с изображениями. В этой главе мы рассмотрим три фундаментальные операции: резку, масштабирование и поворот изображений.

      **Резка изображений**

      Резка изображений – это процесс выделения определенной части изображения и сохранения ее в отдельном файле или переменной. Эта операция часто используется при обработке изображений, когда нам нужно выделить определенный объект или область интереса.

      В OpenCV резку изображений можно осуществить с помощью оператора среза (`[]`). Например, если у нас есть изображение `img` и мы хотим выделить квадратную область размером 100x100 пикселей, начиная с точки (50, 50), мы можем сделать это следующим образом:

      ```python

      import cv2

      # Загрузка изображения

      img = cv2.imread('image.jpg')

      # Резка изображения

      crop_img = img[50:150, 50:150]

      # Вывод резанного изображения

      cv2.imshow('Crop Image', crop_img)

      cv2.waitKey(0)

      cv2.destroyAllWindows()

      ```

      В этом примере мы выделили квадратную область размером 100x100 пикселей, начиная с точки (50, 50), и сохранили ее в переменной `crop_img`.

      **Масштабирование изображений**

      Масштабирование изображений – это процесс изменения размера изображения. Эта операция часто используется при обработке изображений, когда нам нужно изменить размер изображения для дальнейшей обработки или отображения.

      В OpenCV масштабирование изображений можно осуществить с помощью функции `cv2.resize()`. Например, если у нас есть изображение