在OpenCV里，对图像的操作是最为基本的。接下来我们看一下图像对象的创建与赋值。

注：前文介绍过的代码和操作不再重复。

代码

在 main 文件中，先导入新的模块

# 导入 numpy 模块，重命名为 np
import numpy as np

再写进以下代码：

# 第三节课 图像对象的创建与赋值
def mat_demo():
    image = cv.imread('C:/Users/28267/Desktop/Python/Py_OpenCV481/python_opencv_quick_tutorial/image/3.jpg')
    if image is None:
        print("错误: 未发现图像或者图像不能被加载.")

    # 计算新的图像尺寸
    width = int(image.shape[1] * 0.2)
    height = int(image.shape[0] * 0.2)
    dim = (width, height)

    # 缩小图像
    resized_image = cv.resize(image, dim, interpolation=cv.INTER_AREA)
    # h, w, c = resized_image.shape
    # 打印图像尺寸以及通道数
    print(resized_image.shape)
    # 打印 resized_image 图像的数值
    print(resized_image)
    # 截取 resized_image 图像的高（100:400），宽（60:280）所组成的矩形区域，给roi
    roi = resized_image[100:400, 60:280]
    # 创建一个宽,高,通道数和 resized_image 一样,但数值全为零的图像blank
    blank = np.zeros_like(resized_image)
    # blank = np.zeros((h, w, c), dtype=np.uint8)
    # 把图像 resized_image 的部分区域截取到 blank 同样的区域
    blank[100:400, 60:280, :] = resized_image[100:400, 60:280, :]
    # 拷贝 roi 到 copy_image
    copy_image = np.copy(roi)

    # 显示图像
    cv.imshow("roi", roi)
    cv.imshow("copy", copy_image)
    cv.imshow("blank", blank)
    cv.imshow("resized_image", resized_image)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

最后，在主函数中修改我们这节课的函数 mat_demo ，如下：

# 主函数运行函数 color_space_demo
if __name__ == "__main__":
    mat_demo()

运行后，效果如下：