openCV+Python 数字图像处理（1）——图像基本操作（读入显示保存、属性读取、均值标准差、取反、色彩空间转换、提取颜色、通道分离与合并）

包括图像的读入、显示、保存，获取图片大小、通道数等属性，求取图像均值、标准差，遍历图像各个像素，图像取反，图像色彩空间转换，提取某种颜色，通道分离与合并等

1.基本操作

• （1）读入图像

# 默认的读入格式是BGR
img1 = cv2.imread('E:/PycharmProjects/one.jpg')

• （2）显示图像

cv2.imshow(‘winname’, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.imshow(winname, mat) 有窗口名和图片两个参数，不要忘记第一个参数
cv2.waitKey(delay: Any = None) 等待键盘输入。参数为延迟时间，单位为ms。参数为0时表示一直等到有键盘任意输入再进行下一操作。

• （3）保存图像

cv2.imwrite('E:/PycharmProjects/one.png', img1)

cv2.imwrite(filename, img) 有文件名和图片两个参数，通过设定文件名的后缀可以转换图片格式

• （4）获取图片属性

def img_info(img):
    print('type:', type(img))
    print('img.size:', img.size)
    print('img.dtype:', img.dtype)
    print('img.shape', img.shape)
img_info(img1)

type( )： 获取对象类型，图像类型为numpy.ndarray
.shape： h, w, c 高度、宽度、通道数，最常用
.size： 图像像素总数
.dtype： 数据类型，默认为uint8

• （5）图像求均值、标准差

mean_img = cv2.mean(img)
m, stddev = cv2.meanStdDev(img)

图像有三个通道时，结果为三个通道分别求均值和标准差

• （6）遍历图像各个像素且取反

import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('E:/PycharmProjects/one.jpg')
def reverse_img(img):
    h