OpenCV

OpenCV读取图像时默认H×W×C，通道顺序为BGR
使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)将BGR转RGB才能显示原来的图片颜色

图是三维数组H×W×C，第一维是行(Height)，第二维是列(Width)，第三行是通道(channel)BGR

img=cv2.imread(“picture.jpg”)
读取图片

cv2.imshow(“Image”,picture)
创建标题名为Image的窗口，显示图片picture。同名窗口只会存在一个，显示最后一个图片
Jupyter中无法使用cv2.imshow()。cv2.imshow()需要调用系统级GUI窗口，而Jupyter Notebook在浏览器运行不支持弹出独立窗口，代码执行陷入无响应。
用plt.imshow(img)为替代(img为cv2，imread的变量不是字符串)

cv2.waitKey(0)
让窗口保持打开状态，直到用户按下任意键。参数0表示无限等待，cv2.waitKey(1000)表示等待1000ms(1秒)。没有这一句，窗口会在显示后立即关闭

cv2.destroyAllWindows()
关闭所有由OpenCV打开的窗口。

cv2.imwrite(“fname.jpg”,img)
保存img图片为fname.jpg于当前目录下

彩色图的灰度(或亮度)值Gray=(B0.114+G0.587+R0.299)
ar_hwc_3=(
0.114ar_hwc_1[:,:,0] +
0.587ar_hwc_1[:,:,1] +
0.299ar_hwc_1[:,:,2]
).astype(np.uint8)
彩图转灰度图
astype(np.uint8)是NumPy中改变数组数据类型的函数，将数组转换成8位无符号整数类型(unsigned 8-bit integer)也就是把每个像素值变成0～255之间的整数。
OpenCV显示图像时要求图像的像素类型必须是：uint8(0～255)或float32(0～1或0～255)
公式计算时得到的是带小数的float型，必须转成uint8。OpenCV显示图像的标准格式是uint8，OpenCV不会自动把float值映射到显示范围，需要自己保证数值合法并归一化(normalize)

图等比例缩小可以跨行读取图比如[::4, ::4, :]，是4：1缩小

np.vstack()只能接收一个”元组/列表”作为参数，拼接两张图需要传入元组(p1,p2)而不是p1,p2