{"id":336141,"date":"2022-07-25T09:00:53","date_gmt":"2022-07-25T09:00:53","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=336141"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=336141","title":{"rendered":"<span>OpenCV \u2014\u00a0\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442: \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0421\u0443\u0434\u044f \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0437\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043e\u043a \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678260\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a>, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043c\u043e\u044f \u00a0\u2014\u00a0 \u043d\u0435 \u0437\u0440\u044f\u0448\u043d\u0430\u044f.<br \/>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435-\u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0437\u0430\u0441\u0443\u043d\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0451 \u0440\u0443\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0433\u043b\u0443\u0431\u0436\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0435\u0437\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0439\u0434\u0443\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0438:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/8e8\/e69\/af9\/8e8e69af9b683087cf8b5a4dc7b104e8.png\" alt=\"&quot;checkerboard_18x18.png&quot;\" title=\"&quot;checkerboard_18x18.png&quot;\" width=\"18\" height=\"18\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8e8\/e69\/af9\/8e8e69af9b683087cf8b5a4dc7b104e8.png\"\/><figcaption>&#171;checkerboard_18x18.png&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c<\/h2>\n<p>\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 OpenCV\u00a0\u2014\u00a0\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 numpy, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446: [<abbr title=\"row\" type=\"abbr\">r<\/abbr>, <abbr title=\"column\" type=\"abbr\">c<\/abbr>]. \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u00a0\u2014\u00a0\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u00a0\u2014\u00a0\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430. \u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f!<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b (\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u0431\u0438\u0448\u044c) \u0441 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438 0 \u0438 0:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0427\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0431 cb_img = cv2.imread(\"checkerboard_18x18.png\",0) # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 print(cb_img) # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f (\u0432\u0435\u0440\u0445-\u043b\u0435\u0432\u043e) print(cb_img[0,0]) # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043e\u0442 \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0437\u043e\u043d\u044b print(cb_img[0,6])<\/code><\/pre>\n<p>\u0421 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u043f\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cb_img[0,0] = 255<\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0441 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443, \u0438 \u043d\u0430\u043a\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0451 \u0441\u0435\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cb_img_copy = cb_img.copy()# \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 cb_img_copy[2,2] = 200# \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0432 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0435 [2,2] \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d 200 cb_img_copy[2,3] = 200# \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 cb_img_copy[3,2] = 200 cb_img_copy[3,3] = 200  # \u0422\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438: # cb_img_copy[2:3,2:3] = 200  plt.imshow(cb_img_copy, cmap='gray') plt.show() print(cb_img_copy)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/63a\/8b2\/381\/63a8b2381cab3d2b13a5b89a076bf598.png\" width=\"1195\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/63a\/8b2\/381\/63a8b2381cab3d2b13a5b89a076bf598.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041e\u0431\u0440\u0435\u0437\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a<\/h2>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u043e\u043f \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 &#171;\u0438\u0437 \u043f\u0430\u0447\u043a\u0438 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e&#187;.<br \/>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u043e\u0437\u0435\u043b\u0430\u043d\u0434\u0441\u043a\u0443\u044e \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/879\/14c\/8ff\/87914c8ffed5476199079dc1e87e23a4.jpg\" alt=\"&quot;New_Zealand_Boat.jpg&quot;\" title=\"&quot;New_Zealand_Boat.jpg&quot;\" width=\"903\" height=\"600\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/879\/14c\/8ff\/87914c8ffed5476199079dc1e87e23a4.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption>&#171;New_Zealand_Boat.jpg&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Boat.jpg\",cv2.IMREAD_COLOR) # \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a: # img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Boat.jpg\",1) # img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Boat.jpg\")  img_NZ_rgb = img_NZ_bgr[:,:,::-1] # \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a: # img_NZ_rgb = cv2.cvtColor(img_NZ_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044b \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 :)  plt.imshow(img_NZ_rgb) plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u0440\u0435\u0436\u0435\u043c \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u043a\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043a\u0440\u043e\u043f\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0438\u043e\u043d = \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 # c 200 \u043f\u043e 400 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 (\u0438\u043b\u0438 Y, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435) # \u0438 300 \u043f\u043e 600 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 (\u0438\u043b\u0438 X, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435) cropped_region = img_NZ_rgb[200:400, 300:600]  plt.imshow(cropped_region) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/ef8\/617\/4c0\/ef86174c0277504e22247b60e7d5b2ac.png\" width=\"1195\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ef8\/617\/4c0\/ef86174c0277504e22247b60e7d5b2ac.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h2>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>resize()<\/code> \u043e\u0442\u0440\u0435\u0441\u0430\u0439\u0437\u0438\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440. \u0410 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0451 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 <code>src<\/code>,<code>dsize<\/code> (\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435),<code>fx<\/code>, <code>fy<\/code> (\u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435).<\/p>\n<h4>cv2.resize() \u2014 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0438 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/h4>\n<pre><code class=\"python\">dst = resize( src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]] )<\/code><\/pre>\n<p><code>dst<\/code>  \u2014\u00a0\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435. \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d <code>dsize<\/code> (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d \u043d\u0435\u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439), \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <code>src.size()<\/code>, <code>fx<\/code>, <code>fy<\/code>.<br \/>\u0422\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0432 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435.<\/p>\n<p><code>src<\/code>  \u2014\u00a0\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432\u043c\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442.<br \/><code>dsize<\/code>  \u2014\u00a0\u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442.<br \/><code>fx<\/code>  \u2014\u00a0\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439.<code><br \/>fy<\/code>  \u2014\u00a0\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439.<\/p>\n<h2>\u0427\u0443\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442<\/h2>\n<p>\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c: \u0432 <code>dsize<\/code> \u043a\u043b\u0430\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436 \u0441 \u043d\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438, \u0434\u0432\u0435 \u0448\u0442\u0443\u043a\u0438: (500, 500). \u042d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u043e\u0442\u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f.<br \/>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e <code>dsize<\/code> \u043d\u0430\u0434\u043e \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u0442\u044c <code>None<\/code>.<br \/>\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430  \u2014\u00a0<code>fx<\/code> \u0438 <code>fy<\/code> \u2014\u00a0\u0431\u0435\u0440\u0443\u0442 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443, \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\/\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0435\u0451 \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p><code>dsize<\/code>  \u2014\u00a0\u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442: \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f <code>resize(src, dsize=(100, 100),fx=20, fy=20)<\/code> \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 100\u00d7100 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e <strong>resize():<\/strong> <a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.0\/da\/d54\/group__imgproc__transform.html#ga47a974309e9102f5f08231edc7e7529d\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><\/p>\n<h2>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430<\/h2>\n<p>\u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043c \u043a\u0440\u043e\u043f\u043d\u0443\u0442\u0443\u044e \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u0432 \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">resized_cropped_region_2x = cv2.resize(cropped_region,None,fx=2, fy=2) plt.imshow(resized_cropped_region_2x) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h3>\u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">desired_width = 100  # \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430 desired_height = 200  # \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 dim = (desired_width, desired_height)  # \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435  # \u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 resized_cropped_region = cv2.resize(cropped_region,                                     dsize = dim,                                     interpolation = cv2.INTER_AREA)  # \u0418\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a: # resized_cropped_region = cv2.resize(cropped_region, #                                   dsize = (100, 200), #                                   interpolation = cv2.INTER_AREA)  plt.imshow(resized_cropped_region) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u0439<\/h2>\n<p>\u0417\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0443, \u043d\u043e \u043e\u0442\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0442 \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b.<br \/>\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c 'dsize'  desired_width = 100  # \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430  # \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d: \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430, \u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u0430 aspect_ratio = desired_width \/ cropped_region.shape[1]  # \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430: \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d desired_height = int(cropped_region.shape[0] * aspect_ratio)  dim = (desired_width, desired_height)  # \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b  # \u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 resized_cropped_region = cv2.resize(cropped_region, dsize=dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) plt.imshow(resized_cropped_region) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c\u0441\u044f-\u0441!<\/h2>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a RGB resized_cropped_region_2x = resized_cropped_region_2x[:,:,::-1]  # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 cv2.imwrite(\"resized_cropped_region_2x.png\", resized_cropped_region_2x)  # \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u043d\u0451\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 (\u0442\u0443\u0442-\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 PIL) im = Image.open('resized_cropped_region_2x.png') im.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u041e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>flip()<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">dst = cv.flip( src, flipCode )<\/code><\/pre>\n<p><code>src<\/code>  \u2014\u00a0\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432\u043c\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442.<br \/><code>flipCode<\/code>  \u2014\u00a0\u0444\u043b\u0430\u0433, \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e <strong>flip():<\/strong> <a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.0\/d2\/de8\/group__core__array.html#gaca7be533e3dac7feb70fc60635adf441\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><\/p>\n<pre><code class=\"python\">img_NZ_rgb_flipped_horz = cv2.flip(img_NZ_rgb, 1) img_NZ_rgb_flipped_vert = cv2.flip(img_NZ_rgb, 0) img_NZ_rgb_flipped_both = cv2.flip(img_NZ_rgb, -1)  plt.figure(figsize=[18,5]) plt.subplot(141);plt.imshow(img_NZ_rgb_flipped_horz);plt.title(\"Horizontal Flip\"); plt.subplot(142);plt.imshow(img_NZ_rgb_flipped_vert);plt.title(\"Vertical Flip\") plt.subplot(143);plt.imshow(img_NZ_rgb_flipped_both);plt.title(\"Both Flipped\") plt.subplot(144);plt.imshow(img_NZ_rgb);plt.title(\"Original\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/683\/98a\/90c\/68398a90cc889cf02c225022f7d8bd23.png\" width=\"1377\" height=\"539\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/683\/98a\/90c\/68398a90cc889cf02c225022f7d8bd23.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0451! \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0436\u043e\u043a \u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0443-\u0444\u043e\u0442\u043e\u0448\u043e\u043f\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d! \u0414\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678570\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678570\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0421\u0443\u0434\u044f \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0437\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043e\u043a \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678260\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a>, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043c\u043e\u044f \u00a0\u2014\u00a0 \u043d\u0435 \u0437\u0440\u044f\u0448\u043d\u0430\u044f.<br \/>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435-\u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0437\u0430\u0441\u0443\u043d\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0451 \u0440\u0443\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0433\u043b\u0443\u0431\u0436\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0435\u0437\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0439\u0434\u0443\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0438:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption>&#171;checkerboard_18x18.png&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c<\/h2>\n<p>\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 OpenCV\u00a0\u2014\u00a0\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 numpy, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446: [<abbr title=\"row\" type=\"abbr\">r<\/abbr>, <abbr title=\"column\" type=\"abbr\">c<\/abbr>]. \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u00a0\u2014\u00a0\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u00a0\u2014\u00a0\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430. \u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f!<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b (\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u0431\u0438\u0448\u044c) \u0441 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438 0 \u0438 0:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0427\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0431 cb_img = cv2.imread(\"checkerboard_18x18.png\",0) # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 print(cb_img) # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f (\u0432\u0435\u0440\u0445-\u043b\u0435\u0432\u043e) print(cb_img[0,0]) # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043e\u0442 \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0437\u043e\u043d\u044b print(cb_img[0,6])<\/code><\/pre>\n<p>\u0421 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u043f\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cb_img[0,0] = 255<\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0441 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443, \u0438 \u043d\u0430\u043a\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0451 \u0441\u0435\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cb_img_copy = cb_img.copy()# \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 cb_img_copy[2,2] = 200# \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0432 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0435 [2,2] \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d 200 cb_img_copy[2,3] = 200# \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 cb_img_copy[3,2] = 200 cb_img_copy[3,3] = 200  # \u0422\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438: # cb_img_copy[2:3,2:3] = 200  plt.imshow(cb_img_copy, cmap='gray') plt.show() print(cb_img_copy)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041e\u0431\u0440\u0435\u0437\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a<\/h2>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u043e\u043f \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 &#171;\u0438\u0437 \u043f\u0430\u0447\u043a\u0438 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e&#187;.<br \/>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u043e\u0437\u0435\u043b\u0430\u043d\u0434\u0441\u043a\u0443\u044e \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>&#171;New_Zealand_Boat.jpg&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Boat.jpg\",cv2.IMREAD_COLOR) # \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a: # img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Boat.jpg\",1) # img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Boat.jpg\")  img_NZ_rgb = img_NZ_bgr[:,:,::-1] # \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a: # img_NZ_rgb = cv2.cvtColor(img_NZ_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044b \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 :)  plt.imshow(img_NZ_rgb) plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u0440\u0435\u0436\u0435\u043c \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u043a\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043a\u0440\u043e\u043f\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0438\u043e\u043d = \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 # c 200 \u043f\u043e 400 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 (\u0438\u043b\u0438 Y, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435) # \u0438 300 \u043f\u043e 600 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 (\u0438\u043b\u0438 X, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435) cropped_region = img_NZ_rgb[200:400, 300:600]  plt.imshow(cropped_region) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h2>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>resize()<\/code> \u043e\u0442\u0440\u0435\u0441\u0430\u0439\u0437\u0438\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440. \u0410 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0451 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 <code>src<\/code>,<code>dsize<\/code> (\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435),<code>fx<\/code>, <code>fy<\/code> (\u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435).<\/p>\n<h4>cv2.resize() \u2014 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0438 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/h4>\n<pre><code class=\"python\">dst = resize( src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]] )<\/code><\/pre>\n<p><code>dst<\/code>  \u2014\u00a0\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435. \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d <code>dsize<\/code> (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d \u043d\u0435\u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439), \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <code>src.size()<\/code>, <code>fx<\/code>, <code>fy<\/code>.<br \/>\u0422\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0432 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435.<\/p>\n<p><code>src<\/code>  \u2014\u00a0\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432\u043c\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442.<br \/><code>dsize<\/code>  \u2014\u00a0\u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442.<br \/><code>fx<\/code>  \u2014\u00a0\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439.<code><br \/>fy<\/code>  \u2014\u00a0\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439.<\/p>\n<h2>\u0427\u0443\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442<\/h2>\n<p>\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c: \u0432 <code>dsize<\/code> \u043a\u043b\u0430\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436 \u0441 \u043d\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438, \u0434\u0432\u0435 \u0448\u0442\u0443\u043a\u0438: (500, 500). \u042d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u043e\u0442\u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f.<br \/>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e <code>dsize<\/code> \u043d\u0430\u0434\u043e \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u0442\u044c <code>None<\/code>.<br \/>\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430  \u2014\u00a0<code>fx<\/code> \u0438 <code>fy<\/code> \u2014\u00a0\u0431\u0435\u0440\u0443\u0442 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443, \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\/\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0435\u0451 \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p><code>dsize<\/code>  \u2014\u00a0\u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442: \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f <code>resize(src, dsize=(100, 100),fx=20, fy=20)<\/code> \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 100\u00d7100 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e <strong>resize():<\/strong> <a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.0\/da\/d54\/group__imgproc__transform.html#ga47a974309e9102f5f08231edc7e7529d\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><\/p>\n<h2>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430<\/h2>\n<p>\u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043c \u043a\u0440\u043e\u043f\u043d\u0443\u0442\u0443\u044e \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u0432 \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">resized_cropped_region_2x = cv2.resize(cropped_region,None,fx=2, fy=2) plt.imshow(resized_cropped_region_2x) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h3>\u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">desired_width = 100  # \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430 desired_height = 200  # \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 dim = (desired_width, desired_height)  # \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435  # \u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 resized_cropped_region = cv2.resize(cropped_region,                                     dsize = dim,                                     interpolation = cv2.INTER_AREA)  # \u0418\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a: # resized_cropped_region = cv2.resize(cropped_region, #                                   dsize = (100, 200), #                                   interpolation = cv2.INTER_AREA)  plt.imshow(resized_cropped_region) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u0439<\/h2>\n<p>\u0417\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0443, \u043d\u043e \u043e\u0442\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0442 \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b.<br \/>\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c 'dsize'  desired_width = 100  # \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430  # \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d: \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430, \u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u0430 aspect_ratio = desired_width \/ cropped_region.shape[1]  # \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430: \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d desired_height = int(cropped_region.shape[0] * aspect_ratio)  dim = (desired_width, desired_height)  # \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b  # \u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 resized_cropped_region = cv2.resize(cropped_region, dsize=dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) plt.imshow(resized_cropped_region) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c\u0441\u044f-\u0441!<\/h2>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a RGB resized_cropped_region_2x = resized_cropped_region_2x[:,:,::-1]  # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 cv2.imwrite(\"resized_cropped_region_2x.png\", resized_cropped_region_2x)  # \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u043d\u0451\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 (\u0442\u0443\u0442-\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 PIL) im = Image.open('resized_cropped_region_2x.png') im.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u041e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>flip()<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">dst = cv.flip( src, flipCode )<\/code><\/pre>\n<p><code>src<\/code>  \u2014\u00a0\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432\u043c\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442.<br \/><code>flipCode<\/code>  \u2014\u00a0\u0444\u043b\u0430\u0433, \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e <strong>flip():<\/strong> <a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.0\/d2\/de8\/group__core__array.html#gaca7be533e3dac7feb70fc60635adf441\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><\/p>\n<pre><code class=\"python\">img_NZ_rgb_flipped_horz = cv2.flip(img_NZ_rgb, 1) img_NZ_rgb_flipped_vert = cv2.flip(img_NZ_rgb, 0) img_NZ_rgb_flipped_both = cv2.flip(img_NZ_rgb, -1)  plt.figure(figsize=[18,5]) plt.subplot(141);plt.imshow(img_NZ_rgb_flipped_horz);plt.title(\"Horizontal Flip\"); plt.subplot(142);plt.imshow(img_NZ_rgb_flipped_vert);plt.title(\"Vertical Flip\") plt.subplot(143);plt.imshow(img_NZ_rgb_flipped_both);plt.title(\"Both Flipped\") plt.subplot(144);plt.imshow(img_NZ_rgb);plt.title(\"Original\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0451! \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0436\u043e\u043a \u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0443-\u0444\u043e\u0442\u043e\u0448\u043e\u043f\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d! \u0414\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678570\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678570\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-336141","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/336141","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=336141"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/336141\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=336141"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=336141"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=336141"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}