【新手基础教程】基本图像变换 和 常用操作
# 基本图像变换 和 常用操作这里简单介绍一些经常用到的图像的基本变换操作
旋转：
```
img.rotation_corr()
```
改变图像尺寸：
```
img.resize()
```
更多的图像变换请看(https://cn.maixpy.sipeed.com/zh/api_reference/machine_vision/image/image.html)
## 1. 图像缓冲区介绍
MaixPy 为图像设计了两个缓冲区，
+ 一个是RGB565缓冲区，顾名思义， 是以RGB565的格式存放这图片的信息的一块内存。注意在内存中的排序是 [像素1 RGB, 像素2 RGB...]
+ 另一个是RGB888缓冲区，顾名思义， 是以RGB88的格式存放这图片的信息的一块内存。注意在内存中的排序是[所有像素 R, 所有像素 G， 所有像素 B], 我们也称之为AI内存
这里使用两个内存块主要的原因是底层代码所有图片操作以及LCD显示均是基于RGB565， 但是KPU又需要RGB888的输入。
```
+---------------+
| |
+--------+ camera(sensor)+-------+
| | | |
| +---------------+ |
| |
+---------v------+ +--------v---------+
| | img.pix_to_ai()| |
| RGB565 +--------------->+ RGB888 |
| | | |
+--------+-------+ +------+-----------+
^ |
| |
| v
+--------+----------+ +------+-----------+
| | | |
| image ops | | KPU |
| | | |
+-------------------+ +------------------+
```
只有摄像头采集图片时，硬件会自动放一份数据到RGB888内存区域， 其它的都不会自动填充RGB888内存块， 软件操作只会对RGB565内存进行操作，不会自动更新RGB888，（因为更新需要消耗时间） 这很值得注意， 这意味着，每次我们用更改了RGB565内存块，比如执行了img = img.resize((224, 224))，如果希望KPU使用更改过后的图片， 需要执行img.pix_to_ai()来将RGB565的图像手动更新到RGB888的区域，然后才可以调用kpu相关的函数进行模型推理！
同样反方向更新也提供 API： img.ai_to_pix()， 这会将RGB888区域的数据更新到RGB565区域
## 2. resize 修改分辨率
```
import image
img = image.Image(size=(100, 100))
img2 = img.resize(50, 50)
print(img)
print(img2)
```
## 3. 获取和修改像素值
```
import image
img = image.Image(size=(10, 10))
print("pixel 0:", img, img.get_pixel(0, 0))
img = (255, 0, 0)
img = img.set_pixel(1, 0, (255, 255, 10))
print("after pixel 0 change:", img, img)
```
这里设置的第二个像素点B为10， 实际发现读出来是8， 这是正常现象，因为前面说了，在内存中储存是用了RGB565进行储存，所以会有误差
## 4. 复制图像
```
import image
img = image.Image(size=(10, 10))
img2 = img.copy()
img2 = (255, 0, 0)
print(img, img2)
```
## 5. 剪裁图像
同样使用copy函数
```
import image
img = image.Image(size=(10, 10))
img2 = img.copy(roi=(0, 0, 5, 5))
img2 = (255, 0, 0)
print(img)
print(img2)
print(img, img2)
```
## 6. 转换成 bytes 对象
转换成 RGB565 字符串
```
import image
img = image.Image(size=(10, 10))
img = (255, 0, 0)
img_bytes = img.to_bytes()
print("bytes length: %d bytes: %x%x" %(len(img_bytes), img_bytes, img_bytes))
```
这里输出的值为RGB565格式，以两个字节表示一个像素点储存
另外， 也可以先将图片压缩为 JPEG 格式，然后再转换成bytes
```
import image
img = image.Image(size=(10, 10))
img = img.compressed(quality=20)
jpeg_bytes = img.to_bytes()
print("bytes length: %d bytes: %x%x" %(len(jpeg_bytes), jpeg_bytes, jpeg_bytes))
```
这里使用compressed函数不会修改原图， 使用compress()函数则会修改原图， 但是压缩后的大小如果比原图占用的空间还大，就会失败
## 7. 转换为灰度图像
```
img = img.to_grayscale(copy=False)
```
这里 copy 参数的意思就是是否要重新申请一片内存， 不修改原图的意思
## 8. 转换为 RGB565 彩图
转换为 彩图， 注意只是格式成为了彩图， 画面并不是彩图， 如果需要将灰度图转换为彩图，使用img.to_rainbow()
```
img = img.to_rgb565(copy=True)
```
这里 copy 参数的意思就是是否要重新申请一片内存， 不修改原图的意思 如果原图是灰度图， 必须是True
## 9. 转换为彩图
```
img = img.to_rainbow(copy=True)
```
这里 copy 参数的意思就是是否要重新申请一片内存， 不修改原图的意思 如果原图是灰度图， 必须是True
## 10. 保存到文件系统
```
img.save("/sd/test.jpg", quality=95)
img.save("/sd/test.bmp")
```
## 11. 旋转
```
img.rotation_corr(]]]]])
```
中括号为可选参数，即沿着哪个轴旋转一定的角度， 如果minimum版本的固件里面没有这个函数， 可以用完全版本的固件
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