0、准备工作右击新建的项目，选择Python File，新建一个Python文件，然后在开头import cv2导入cv2库，import numpy并且重命名为np。import cv2import numpy as np我们还要知道在OpenCV中，坐标轴的方向是x轴向右，y轴向下，坐标原点在左上角，比如下面这张长为640像素，宽为480像素的图片
Python的cv2库中自带彩色转灰度的方法，而且非常简单，代码就9行，核心代码就1行。大题思路就是先读取一张彩色图片，然后在窗口中显示出来，再然后就让cv2处理一下，转换成灰度图像，这时候它是个二维的灰度矩阵，所以，我们想保存得先将它从array转成image，最后在另一个窗口中显示出来，为了避免窗口一闪而过，我们需要加上waitKey(0)这一句。import cv2from PIL import Image#读取彩色图像color_img = cv2.imread(r'dataset3/
代码实现很简单，直接调库。import cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt#参数0表示以灰度图像读入该图片，也就是说在读取的同时就进行了处理img = cv.imread('../dataset3/girl.bmp', 0)#img.ravel()指最终的直方图将对数据集进行统计，256是统计的区间分布，[0,256]是显示的区间plt.hist(img.ravel(),256,[0,256])plt.show()运行效果如下：
1、重启Pycharm2、加入下面代码import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltmatplotlib.use('TKAgg')#加上这行代码即可，agg是一个没有图形显示界面的终端，常用的有图形界面显示的终端有TkAgg等
这里可以看到每种颜色的实色效果，还有颜色的英文名称，RGB三个通道的值，以及对应的十六进制。收藏码住，下次用到直接看就好了~
想在图片上加上一些注释信息，怎么办？除了用画图工具，当然我们还可以用Python。首先，我们导入PIL的库和pyplot库。先读取当前工程文件夹下的图片，然后设置下字体样式和大小，这里字体样式是个通用路径，大家可以任意选择该路径下的字体，大小设置的是80。接着，我们设置下字体颜色，十六进制表示。下面一行是图片的分辨率，即宽高的像素个数，如果需要对照尺寸可以用到。核心代码就是draw.text()这一行，在（30,30）的位置写上字体大小80，粉红色的“Hello”。最后保存并显示出图片。
右击新建的项目，选择Python File，新建一个Python文件，然后在开头import cv2导入cv2库，import numpy并且重命名为np。import cv2import numpy as np我们还要知道在OpenCV中，坐标轴的方向是x轴向右，y轴向下，坐标原点在左上角，比如下面这张长为640像素，宽为480像素的图片。OK，下面开始本节的学习吧。 1、水平堆叠调用np的hstack()水平堆栈方法，参数是我们要堆叠的图像，参...
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