1. pyplot.imshow()2. pyplot.colorbar()
1. pyplot.imshow()pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, interpolation=None)
X：要绘制的图像或数组，shape(n,m) 或者(n,m,3)或者(n,m,4)
MxN - 用来作图的类数组值：float类型 / INT类型
MxNx3 - RGB类数组值：float类型 / unit8类型
MxNx4 - RGBA类数组值：float类型 / unit8类型
MxNx3和MxNx4的float类型类数组，取值范围限定为[0.0, 1.0]。MxN类数组是基于norm(采用标量对映射到标量方法作图)和cmap（将标准化标量映射为颜色）。
cmap：颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间
颜色图谱如下列表，例如cmap=plt.cm.gray 或者 cmap='gray' 或者 cmap='gray_r'
Matplotlib里彩色图片加载时是按照RGB的顺序，OpenCV里彩色图片加载时是按照BGR的顺序。
norm：默认"None"，相当于"Normalize"（标准化），将2-D的X浮点值转化到[0, 1]区间，再作为cmap的输入值；如果norm是"NoNorm"，X必须是直接指向camp的查询表的整数数组
interpolation：插值默认"None"，可用字符串类型命令设定
可设定的字符串命令为：‘none’，‘nearest’，‘bilinear’，‘bicubic’，‘spline16’, ‘spline36’, ‘hanning’, ‘hamming’, ‘hermite’, ‘kaiser’, ‘quadric’，‘catrom’, ‘gaussian’, ‘bessel’, ‘mitchell’, ‘sinc’, ‘lanczos’
参考链接——python数字图像处理（5）：图像的绘制
2. pyplot.colorbar()# colorbar可以为我们显示不同颜色的区块所对应的具体数值 # 其中shrink参数可以用来调整 colorbar 的长度，这里我们使colorbar的长度变短为原来的92% plt.colorbar(shrink=.92)
