用Python读取图片并对图片进行常规处理

以下截图中的opencv读取的格式应该是BGR，个人疏忽!
一、用Python读取图片：
1、第一种简便方法：

import cv2        #opencv读取的格式是BGR,,
import cv2 as cv
img_cat = cv.imread("C:/Users/xiaoyan/opencv-picture/cat.jpg")#路径不要有空格或者中文
cv.imshow('cat',img_cat)
cv2.waitKey(0)    
cv2.destroyAllWindows()

2、使用函数读取图片（对于多次需要打印图片而言是比较简便的，往下看大家就可以感受到了）：

import cv2        #opencv读取的格式是BGR,
import cv2 as cv
def cv_show(name,img):
	cv2.imshow(name, img)
	cv2.waitKey(0)    
	cv2.destroyAllWindows()
img = cv2.imread('C:/Users/xiaoyan/opencv-picture/cat.jpg')
cv_show('img',img)#调用函数

备注：要注意图片的格式，是.jpg还是.png，否则会报错，找不到图片，图片的路径也不要用中文或者有空格的，防止出错
二、对图片进行灰度处理：

import cv2        #opencv读取的格式是BGR,
import cv2 as cv
img_cat = cv.imread("C:/Users/xiaoyan/opencv-picture/cat.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#转换成灰度图
cv.imshow('cat',img_cat)
cv2.waitKey(0)    
cv2.destroyAllWindows()

三、较常规的两种二值化处理：
1.二值化处理的简介：
1）二值图像不等同于灰度图。
2）二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。
3）二值图像的灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素点的灰度值均为0或者255，分别代表黑色和白色。
4）进行形态学处理（腐蚀和膨胀操作）拿到的图像数据必须是二值图像。
2.- cv2.THRESH_BINARY_INV 二值法，THRESH_BINARY的反转（黑白反转）

import cv2        #opencv读取的格式是BGR,
import cv2 as cv
import numpy as np

def cv_show(name,img):
	cv2.imshow(name, img)
	cv2.waitKey(0)    
	cv2.destroyAllWindows()
	
# 读取一个模板图像
img = cv2.imread('C:/Users/xiaoyan/opencv-picture/12.png')
cv_show('img',img)
img1 = cv2.threshold(img, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
cv_show('img',img1)

res = np.hstack((img,img1))#横向结合图片，同时打印出来
cv_show('together',res)

在这里，我们可以清楚的看到，用函数来读取一张图片是比较简便的

四、图片的颜色空间转换：

#彩色图像转为灰度图像
img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
#灰度图像转为彩色图像
img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
# cv2.COLOR_X2Y，其中X,Y = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS