当 Python 也来进行修图神器，发现是真的蛮好用的呢！！

物体识别：通过视觉以及内部存储来进行物体的判断

图像分割

人脸识别

汽车安全驾驶

人机交互

等等

模块的安装我们通过都是通过pip命令来进行的

pipinstallopencv-python
pipinstallopencv-contrib-python

首先我们先来读取图像，调用的是cv2.imread()方法，它的语法格式如下：

cv2.imread(filename,flag=1)

其中的flag参数是用来设置读取图像的格式，默认的是1，表示为按照RGB三通道的格式来进行读取，如果设置成0，则表示以灰度图单通道的方式来进行读取，

importcv2
importnumpyasnp
img=cv2.imread('1.jpg',0)

其参数解释分别如下：

name: 表示的是展示窗口的名字

img: 图片的矩阵形式

我们尝试将上面读取的图片展示出来，代码如下

cv2.imshow("grey_img",img)
##如果使用了cv2.imshow()函数，下面一定要跟着一个摧毁窗口的函数
cv2.destroyAllWindows()

importcv2
importnumpyasnp

img=cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow("grey_img",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

output

最后我们将图片保存下来，这里用到的函数是cv2.imwrite()，它的语法格式如下

其参数解释分别如下：

imgname: 要保存的图片的名字

img: 图片的矩阵形式

示例代码如下

importcv2
importnumpyasnp

img=cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow("grey_img",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('1.png',img)
cv2.destroyAllWindows()

有时候我们想要知道图片的像素大小，而图片的本质是矩阵，例如一张1024像素*960像素的图片，就意味着在矩阵当中的行数就是960行，列数是1024列，在opencv模块当中调用的shape()函数方法，代码如下：

importcv2

img=cv2.imread('1.jpg')print(img.shape[0])#行数
print(img.shape[1])#列数
print(img.shape[2])#通道数