如果给定的图片路径不对，该函数不会抛出异常，而是返回一个None，如果给定正确的图片路径，将返回一个[height, width, channel]的numpy.ndarray对象，height表示图片高度，width表示图片宽度，channel表示图片的通道。

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("pic.jpg")
# img = cv2.imread("pic.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
# img = cv2.imread("pic.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# img = cv2.imread("pic.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow("image", img) # 显示图片，后面会讲解
cv2.waitKey(0) #等待按键
效果如下:
cv2.namedWindow()
因为我们的程序是顺序执行，如果没有cv2.waitKey()函数，图像不会显示（也许是一闪而过，我们人眼观察不到），cv2.waitKey()函数是一个键盘绑定函数（相当于让程序在这里挂起暂停执行），他接受一个单位为毫秒的时间，它等待指定时间的键盘事件，在指定时间内发生了键盘事件，程序继续执行，否则必须等到时间结束才能继续执行，参数如果为0表示等待无限长的事件。
cv2.destroyAllWindows()用来销毁所有已经创建的窗口， 如果需要销毁指定窗口使用cv2.destroyWindow()函数，他接受一个表示窗口名字的名字。
在这里我们直接用cv2.imshow()创建的窗口是自动适应图片大小的，不能缩放，如果我们想放大缩小窗口，必须单独用cv2.namedWindow(),并通过flag参数指定窗口模式为cv2.WINDOW_NORMAL,默认为cv2.WINDOW_AUTOSIZE.
下面是一个窗口可以发达缩小的显示图片的例子:
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imshow('picture.jpg')
cv2.namedWindow('image')
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3. 保存图片
使用cv2.imwrite()函数来保存图片，形式如下:
cv2.imwrite(filename, img)
参数意义如下:
filename: 保存文件的路径名
img: 表示图像的numpy.ndarray对象
4. 一个完整程序
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(0)
## k = cv2.waitKey(0) & 0xFF  # 64位机器
if k == 27:         # 按下esc时，退出
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # 按下s键时保存并退出
    cv2.imwrite('messigray.png',img)
    cv2.destroyAllWindows()
5. 使用matplotlib显示图片
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])  # 隐藏x、y轴
plt.show()
因为opencv以BGR模式加载图片，而matplotlib以RGB模式显示图片，所以用opencv加载的彩色图片，在matplotlib中不能正确显示，解决方法。
6. C++语法
以上都是在python语言中的介绍,用C++语言其实采用同样的函数，只是写法不一样而已，比如:
import cv2 -> inclue<opencv2/core/core2.hpp>
cv2.imread() -> cv2::imread()