1. 介绍
在计算机视觉和图像处理领域，读取和显示图像是最基础且常见的操作之一，OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来处理图像数据。
读取、显示和写入图像是图像处理和计算机视觉的基础，即使裁剪、调整大小、旋转或应用不同的过滤器来处理图像，您也需要首先读取图像。因此，掌握这些基本操作很重要。
2. 操作步骤
（1）读入图像
使用函数 cv2.imread()读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路任，或者给函数提供完整路径，第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。
• cv2. IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。
• cv2. IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图像
• Cv2. IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图像，并且包括图像的alpha通道
import numpy as np
import cv2
# 在灰度上加载彩色图像
input = cv2.imread('/images/CLBLOGO.jpg')
（2）显示图像
显示图像需要调用到ipywidgets组件和IPython.display的显示组件，具体使用方式如下所示：
# 载入显示库
import ipywidgets.widgets as widgets
from Python.display import display
image = widgets.Image(format='jpeg', width=640, height=480)
display(image)def bgr8_to_jpeg(value, quality=75):return bytes(cv2.imencode('.jpg',value)[1])
# 显示图像
image.value = bgr8_to_jpeg(input)（3）保存图像
使用函数 cv2.imwrite()来保存一个图像。首先需要一个文件名，之后才是你要保存的图像。
cv2.imwrite ('makerobo.png',input）
（4）使用Matplotlib显示图像
Matplotlib是Python的绘图库，可提供多种绘图方法。本节将学习如何使用Matplotlib显示图像。可以使用Matplotlib缩放图像、保存图像等。
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.cvtColor(input,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img),plt.title('Makerobo image',color='blue')
Plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隐藏×轴和y轴上的刻度值
plt.show()注意：OpenCV加载的彩色图像处于BGR模式。但是Matplotlib以RGB模式显示。所以需要转换为RGB的模式，在这个程序中就调用了cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)进行转换。
