Python OpenCV存储图像使用的是Numpy存储，所以可以将Numpy当做图像类型操作，操作之前还需进行类型转换，转换到int8类型

import cv2
import numpy as np
# 使用numpy方式创建一个二维数组
img = np.ones((100,100))
# 转换成int8类型
img = np.int8(img)
# 颜色空间转换，单通道转换成多通道， 可选可不选
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imwrite("demo.jpg", img)
                    Python OpenCV存储图像使用的是Numpy存储，所以可以将Numpy当做图像类型操作，操作之前还需进行类型转换，转换到int8类型import cv2import numpy as np# 使用numpy方式创建一个二维数组img = np.ones((100,100))# 转换成int8类型img = np.int8(img)# 颜色空间转换，单通道转换成多通道， 可选...
opencv的数据格式就是用numpy unit8 格式存储的。两者之间可以相互装换；
想用imshow格式输出，array格式一定用转换为uint8的格式。用array.astype(np.uint8)强制转换为uint8的格式。
对于彩色图像有三个通道，每一个通道都是一样的操作，最后用cv2.merge(r,g,b)函数将三个通道的值何在一起就行。
import cv2 as cv
import numpy as np
filename = 'A.jpg'
1、一个包含图片的文件夹，图片最好具有相同的命名格式，否则需要修改代码。
2、如果需要将多幅图片合成一张长图，可将代码中 M = N 的注释解除即可。
2*、如果需要按图片编号顺序，将每M张图合成1张长图，则可通过修改M实现。
【注】：图片路径不可包含中文，否则cv2.imread将无法读取。
# coding:utf-8
impor...
				
问题描述：
1： 想用 python3.7 把一个文件夹下面的所有图片移动并整理到另外一个文件夹里面；
2： 只读取图片的长宽，不对图片进行操作（用 PIL 对中文路径行不通）
问题解决：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import shutil
from os import listdir
from os.path import join
import numpy as np
from PIL import Image   # 图片处理工具
import cv2
1.生成普通python数组(bytearray(),os.urandom())
2.转换成numpy数组(numpy.array())
3.通过reshape将数组转换到所需的维数
4.以图像的形式显示出来(cv.imshow())
import os
import cv2 as cv
import numpy as np
# Make an array of 120000 random bytes
randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000))
# translate into numpy array
flatNumpyAr
1 注意：遥感原RGB图image和灰度图Grayimage为测试用的输入图像；
2 步骤：（1）将RGB转换为HSV空间（H：色调，S：饱和度，V：明度）；
（2）用Gray图像诶换掉HSV中的V；
（3）替换后的HSV转换回RGB空间即可得到结果。
书上只介绍了HSI彩色模型，并没有说到HSV，所以需要网上查找资料。
Python代码如下：
import cv2
import numpy as np
import math
from matplotlib
				
OpenCV中在图片上输出中文一般需要借助FreeType库实现。FreeType库是一个完全免费（开源）的、高质量的且可移植的字体引擎，它提供统一的接口来访问多种字体格式文件。但使用FreeType需要下载库并重新编译，过程麻烦一点。
在Python中，可以借助PIL(Python Imaging Library)模块实现，相对简单很多，需要做的只是对图像进行OpenCV格式和PIL格式的相互转换。
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont 
				
最近工作过程中有一个小问题，一个ROS节点要处理另一个ROS节点的图片信息，因为相机传的图片分辨率为1920*1080，造成图片较大，在ROS传输过程中造成了比较大的延时，所以想通过图片压缩将发送的图片信息变小，减少时延，经过图片压缩后最后的效果也十分明显。
具体原理是把ros中代表图片的信息sensor_msgs::Image通过cvbridge转化成opencv中的Mat数据格式，在使用Resize函数将其压缩，最后再通过cvbridge转化成sensor_msgs::Image。
具体实现函数：