1图像读取和写入
1.1图片读取
[1]unread(img_path,flag) 读取图片，返回图片对象
img_path: 图片的路径，即使路径错误也不会报错，但打印返回的图片对象为None flag：读取图片的方式
cv2.IMREAD_COLOR，读取彩色图片，图片透明性会被忽略，为默认参数，也可以传入1
cv2.IMREAD_GRAYSCALE，按灰度模式读取图像，也可以传入0
cv2.IMREAD_UNCHANGED，读取图像，包括其alpha通道，也可以传入-1
1.2图片展示
[1]imshow(window_name,img)：显示图片，窗口自适应图片大小
window_name: 指定窗口的名字
img：要显示的图片对象
可以指定多个窗口名称，显示多个图片
waitKey(millseconds) 键盘绑定事件，阻塞监听键盘按键，返回一个数字（不同按键对应的数字不同）。如果关闭图片窗口，则无法返回一个数字，也无法继续进行编写代码。
millseconds: 传入时间毫秒数，在该时间内等待键盘事件；传入0时，会一直等待键盘事件
[1]destroyAllWindows(window_name)
window_name: 需要关闭的窗口名字，不传入时关闭所有窗口
1.3图片保存
[1]imwrite(img_path_name, img, num)
img_path_name:要保存的文件名
img：要保存的图像
num：可选参数，它针对特定的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别，默认为3。从0到9压缩级别越高图像越小
2图像像素获取和编辑
2.1像素值获取
img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\roi.jpg")# r代表处理不转义现象
#获取和设置
pixel = img[100,100] #[57 63 68],获取(100,100)处的像素值
img[100,100]=[57,63,99] #设置像素值
b = img[100,100,0] #57, 获取(100,100)处，blue通道像素值
g = img[100,100,1] #63
r = img[100,100,2] #68
r = img[100,100,2]=99 #设置red通道值
#获取和设置
piexl = img.item(100,100,2)
img.itemset((100,100,2),99)
2.2图片性质
import cv2
img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\roi.jpg")
#rows,cols,channels
img.shape #返回(280, 450, 3), 宽280(rows)，长450(cols)，3通道(channels)
img.shape[:2] 取彩色图片的长、宽。
img.shape[:3] 则取彩色图片的长、宽、通道。
img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）
img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）
img.shape[2]：图像的通道数
#size
img.size #返回378000，所有像素数量，=280*450*3
#type
img.dtype #dtype('uint8')
2.3ROI截取
roi = img[100:200,300:400] #截取100行到200行，列为300到400列的整块区域img[50:150,200:300] = roi #将截取的roi移动到该区域（50到100行，200到300列）
b = img[:,:,0] #截取整个蓝色通道
b,g,r = cv2.split(img) #截取三个通道，比较耗时
img = cv2.merge((b,g,r)) #将单独的三个通道合并成一副图像
2.4添加边界
[1]cv2.copyMakeBorder(src, top, bottom, left, right, borderType, dst=None,
value=None)
src:图像对象
top,bottom,left,right: 上下左右边界宽度，单位为像素值
borderType:
cv2.BORDER_CONSTANT, 带颜色的边界，需要传入另外一个颜色值
cv2.BORDER_REFLECT, 边缘元素的镜像反射做为边界
cv2.BORDER_REFLECT_101/cv2.BORDER_DEFAULT
cv2.BORDER_REPLICATE, 边缘元素的复制做为边界
cv2.BORDER_WRAP
value: borderType为cv2.BORDER_CONSTANT时，传入的边界颜色值，如[0,255,0]
2.5像素算术运算
[1]cv2.add(img1,img2,dst,mask,dtype)相加的两个图片，应该有相同的大小和通道
img1:图片对象1
img2:图片对象2
mask:None （掩膜，一般用灰度图做掩膜，img1和img2相加后，和掩膜与运算，从而达到掩盖部分区域的目的）
dtype:-1
注意：图像相加时应该用cv2.add(img1,img2)
src = source 源
dst = destination 目的
[2]cv.addWeight(img1,alpha,img2,beta,gamma,dst):
两张图片相加，分别给予不同权重，实现图片融合和透明背景等效果(img1*alpha+img2*beta+gamma)
img1:图片对象1
alpha:img1的权重
img2:图片对象2
