1.|图像的最小单元-像素
在计算机中像素的值通常是用8位的无符号整型表示，取值范围是O-255。
假设图片的颜色变化从黑到白分成256级，这种类型的图片就是我们常说的黑白图片，也叫作单通道图片。
2. RGB三原色
我们生活中的图像都是有RGB三原色构成的︰R是Red红色，G是Green绿色，B是Blue蓝色。在计算机中RGB这三个颜色的取值通常也是在0-255之间。彩色图片有三个通道，所以是属于三通道图片。
3.颜色组成
对于3通道图片来说，第一个通道表示红色的数值，第二个通道表示绿色的数值，第三个通道表示蓝色的数值。
4.图片的高和宽
每张图片都是由很多个3通道的彩色像素组成的，我们可以把一张图片看成是一个矩阵，图片中的一个像素对应矩阵中的一个位置。
在openCV中无论读取还是保存都是按照BGR格式来进行的，matplotlib是按照RGB来进行显示的
准备一张照片备用
读取图片，查看图片数据
0 宽度
1 高度
2 通道数
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread('image.jpg')
print("width: %d pixels" % (image.shape[1]))
print("height: %d pixels" % (image.shape[0]))
print("channels: %d pixels" % (image.shape[2]))
显示图片，可以观察到图片与原始图片部分颜色不一致，原因是因为读入时采用BGR格式，但在输出时采用的是RGB格式
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()
调整格式来进行输出
image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()
将图片保存，保存时是按照BGR格式图片
cv2.imwrite("new_image.jpg",image)
完整代码
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread('image.jpg')
print("width: %d pixels" % (image.shape[1]))
print("height: %d pixels" % (image.shape[0]))
print("channels: %d pixels" % (image.shape[2]))
width: 640 pixels height: 1136 pixels channels: 3 pixels
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()
image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()
cv2.imwrite("new_image.jpg",image)
True
