序言
笔者最近做了两个CV领域的项目，因为数据量不足所以主要使用的是传统的CV方法。这时候不得不夸一句opencv库，让复杂的算法原理变得如此简单（调包调参侠表示很骄傲）。所以闲暇下来对opencv的方法进行整理，一是巩固之前学到的知识，二是希望和广大朋友们分享。话不多言，咱们开始~
一、图像读取
使用 OpenCV读取图像比较简单，可以使用此函数读取图像。
cv2.imread()
图像应该在工作目录或图像的完整路径给出。我们需要给它传递两个参数，第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。
- CV. IMREAD_ COLOR：加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。
- CV. IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像 。
- CV. IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括 alpha通道。
注意除了这三个标志，我们可以分别简单地传递整数1、0或-1。
二、图像显示
显示图像可以用
cv2.imshow()
它在窗口中显示图像。窗口自动适合图像尺寸。第一个参数是窗口名称，它是一个字符串。第二个参数是我们的对象。我们可以根据需要创建任意多个窗口，但可以使用不同的窗口名称。
比如下面的例子，读取一张图片的灰度图。
import cv2 img = cv2.imread('cat.png', 0) print(img) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
cv.waitKey()是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果我们在这段时间内按下任何键，程序继续运行。如果0被传递，它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键，例如，如果按下按键 a 等。
cv.destroyAllWindows()只会破坏我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定的窗口，我们可以使用函数 cv.destroyWindow()在其中传递确切的窗口名称作为参数。
注意：在特殊情况下，我们可以创建一个空窗口，然后再将图像加载到该窗口。在这种情况下，我们可以指定窗口是否可调整大小。这是通过功能cv.namedWindow()完成的。默认情况下，该标志为cv.WINDOW_AUTOSIZE。但是，如果将标志指定为cv.WINDOW_NORMAL，则可以调整窗口大小。
展示图像时还可以用Matplotlib来展示，但是需要注意的是，OpenCV加载的彩色图像处于BGR模式，但是Matplotlib以RGB模式显示。（笔者就在这里踩了坑）因此，如果使用OpenCV读取彩色图像，则Matplotlib中将无法正确显示彩色图像。
三、图像保存
使用下列函数保存图像。
cv2.imwrite()
它需要传递两个参数，第一个参数是文件名，第二个参数是要保存的图像。 例如：
cv2.imwrite('cat.png'，img)
这会将图像以PNG格式保存在工作目录中。