cv2.waitKey() ： 等待图片的关闭，可设置参数，为多少毫秒后自动关闭，0时等待用户输入自动关闭。
7
cv2.imwrite(filename, img) ： 保存图片,filename 要存在否则报错
1 import cv2
4 # 读取图片，第二个参数为False时，显示为灰度图像，True为原图
5 img = cv2.imread(filename="cat.jpg", flags=False)
7 # 显示图片，第一个参数为图片的标题
8 cv2.imshow(winname="image title", mat=img)
10 # 等待图片的关闭，不写这句图片会一闪而过
11 cv2.waitKey()
13 # 保存图片
14 cv2.imwrite("Grey_img.jpg", img
（二）图像显示窗口创建与销毁
1 cv2.namedWindow(winname, 属性)：创建一个窗口
2 cv2.destroyWindow(winname)：销毁某个窗口
3 cv2.destroyAllWindows()：销毁所有窗口
5 winname作为窗口的唯一标识，如果想使用指定窗口显示目标图像，需要让cv2.imshow(winname)中的winname与窗口的winname需要保持一致。
7 窗口创建时可以添加的属性：
9 cv2.WINDOW_NORMAL：窗口大小可以改变（同cv2.WINDOW_GUI_NORMAL）
10 cv2.WINDOW_AUTOSIZE：窗口大小不能改变
11 cv2.WINDOW_FREERATIO：窗口大小自适应比例
12 cv2.WINDOW_KEEPRATIO：窗口大小保持比例
13 cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED：显示色彩变成暗色
14 cv2.WINDOW_FULLSCREEN：全屏显示
16 cv2.WINDOW_OPENGL：支持OpenGL的窗口
1 img = cv2.imread("cat.jpg")
3 # 第二个参数为窗口属性
4 cv2.namedWindow(winname="title", cv2.WINDOW_NORMAL)
6 # 如果图片显示想使用上面的窗口，必须保证winname一致
7 cv2.imshow(winname="title", img)
9 cv2.waitKey()
11 # 销毁
12 cv2.destroyWindow("title")
13 # 销毁所有窗口：cv2.destroyAllWindows()
（三）图片的常用属性的获取
1 img.shape：打印图片的高、宽和通道数（当图片为灰度图像时，颜色通道数为1，不显示）
3 img.size：打印图片的像素数目
5 img.dtype：打印图片的格式
7 注意：这几个是图片的属性，并不是调用的函数，所以后面没有‘ () ’。
1 mport cv2
3 img = cv2.imread("cat.jpg")
4 imgGrey = cv2.imread("cat.jpg", False)
6 print(img.shape)
7 print(imgGrey.shape)
9 #输出：
10 #(280, 300, 3)
11 #(280, 300)
13 print(img.size)
14 print(img.dtype)
16 #输出：
17 # 252000
18 # uint8
（四）生成指定大小的矩形区域（ROI）
一个图片img，它的某个像素点可以用 img[x, y, c] 表示（x，y为坐标，c为通道数）
同理，这个图片的某个矩形区域可以表示为：img[x1:x2, y1:y2, c]（相当于截下一块矩形，左上角坐标为（x1, y1），右下角坐标为（x2, y2））
其中 c 一般取值为0，1，2（BGR）代表第几个颜色通道，可以省略不写 img[x, y] 代表所有通道。
A.生成一个大小为（300，400）颜色通道数为3的红色图片
1 import cv2
2 import numpy as np
4 imgzero = np.zeros(shape=(300, 400, 3), dtype=np.uint8)
6 imgzero[:,：，：] = (0, 0, 255) # (B, G, R)
7 cv2.imshow("imgzero",imgzero)
8 cv2.waitKey()
B.从一张图片上截取一个矩形区域
1 import cv2
2 import numpy as np
4 img = cv2.imread("cat.jpg")
5 # 输出（50，100）上的像素值
6 num = img[50, 100] # 输出一数组。显示每个通道的像素值
7 print(num)
9 # 截取部分区域并显示
10 region = img[50:100, 50:100]
11 cv2.imshow("img", region)
12 cv2.waitKey()
# img[45,45,0] (45,45)在0通道的像素值
（五）图片颜色通道的分离与合并
cv2.split(m)：将图片m分离为三个颜色通道
cv2.merge(mv)：将三个颜色通道合并为一张图片
1 import cv2
3 img = cv2.imread("cat.jpg")
5 b, g, r = cv2.split(img) # b, g, r是可以显示的图片
6 7 merge = cv2.merge([b, g, r])
（六）两张图片相加，改变对比度和亮度
1 cv2.add(src1, src2)：普通相加，尺度要一样
3 dst = cv2.addWeighted(src1, w1, src2, w2，beta)：带权相加
4 src1：第一张图片
5 w1：第一张图片权重
6 src2：第二张图片
7 w2：第二张图片权重
8 beta：图1与图2作和后添加的数值。
9 dst：输出图片
1 import cv2
3 img1 = cv2.imread("cat.jpg")
4 img2 = cv2.imread("dog.jpg")
6 add1 = cv2.add(img1,img2)
8 add2 = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 3)
10 cv2.imshow("add1", add1)
11 cv2.imshow("add2", add2)
12 cv2.waitKey()
cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, w2，beta)可以改变图像的对比度和亮度。
通过改变alpha的值改变对比度，beta控制亮度。
1 # 改变对比度和亮度
2 def contrast_brightness_demo(img, c, b):
3 h, w, ch = img.shape
4 blank = np.zeros([h, w, ch], img.dtype)
5 dst = cv2.addWeighted(img, c, blank, 1-c , b)
6 cv2.imshow("contrast_brightness_demo", dst)
zeros 和ones 的用法补充 ，https://blog.csdn.net/u011321546/article/details/79523115
