简单回顾一下：使用显示函数cv2.imshow，为了世界和平[笑话]，必须加上cv2.waitKey(0);cv2.destroyAllWindows()。是一组：cv2.imshow("homework",peppers_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()imageresize的意思是调整它的大小，先猜一猜，openCV中的resize函数的函数名是什么？没错，就是cv2.resize。它有两个主要参数src、dsize（下面讨论）。另一个重要的参数是插值，但我们今天不谈它。在这里简单提一下。Interpolation是您要选择的插值方法。你可能会问，什么是插值，我举个简单的例子，如果你想把一张图片做大，像素点多一点，但是原图只有这么多像素点，剩下的像素点从哪里来？这使用了我们的插值方法。所谓插值，就是在值之间插入其他值。当然还有其他的参数，后面再说，不用着急cv2.resize(src,dsize)#src是你的原图#dsize是你要调整的大小#这个函数会返回调整后的图片Example（↓实验图↓）：清宁取自清子的博客：[https://weibo.com/kanqingzi13...]#导入openCV库importcv2#读取图片src=cv2.imread('./kqz.jpg')#看一下图片大小print(src.shape)#<---(1)#调整图片大小img_resize=cv2.resize(src,(280,400))#<---(2)#显示调整后的图片cv2.imshow("img_resize",img_resize)#等待按钮执行下一句cv2.waitKey(0)#关闭openCV打开的所有窗口cv2.destroyAllWindows()#显示shapeprint的调整大小的图像（img_resize.shape）#<---（3）（1）。你可能不明白src.shape是什么意思，后面我会细说。这里简单提一下接下来src就是我们的图片，也可以说是一个图片对象。是的，它是面向对象编程的一个对象。这个对象有一个属性（可以理解为特征）。这个属性就是我们这里说的shape，shape，就是形状，也就是说src.shape就是图片的形状。说白了就是图片有多少个维度，每个维度有多少个像素（其实图片就是numpy中ndarray类的一个实例对象）（2）。cv2.resize函数第一个参数是你的图片，第二个参数是图片的形状，也就是宽高，宽是多少像素，高是多少像素。在这里，我们将参数传递为(280,400)，这意味着新图片的宽度为280像素，高度为400像素(3)。运行代码，你会发现打印出来的是(400,280,3)，那么问题来了，我们刚才在cv2.resize传过来的shape明明是(280,400)，怎么变成这样了？先说这3个吧。一般彩色图片都是RGB色域（后面会讲到色域），都有3个通道，代表RGB三个通道的灰度值和（280,400）都是280宽像素，高为400像素，但是在上面的图像对象中，由于图像是以灰度矩阵的形式存储的，而矩阵，它讲究的是先行后列，也就是它的第一个维度是“高度”方向，第二个二维是“宽度”方向，（第三个维度是RGB方向），所以高度应该放在第一个维度，宽度是第二个维度
