要进行深度学习中视觉相关的研究，经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时，我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。最常用的图像库当然是opencv，很强大很好用。
opencv: cv2.imread
opencv是图像库中最全面也最强大的库，如果我们只想掌握一个图像库，我觉得opencv库肯定是最适合不过了。
图片读取操作
import cv2
import numpy as np
#读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('src',img)
print(img.shape) # (h,w,c)
print(img.size) # 像素总数目
print(img.dtype)
print(img)
cv2.waitKey()
值得注意的是，opencv读进来的图片已经是一个numpy矩阵了，彩色图片维度是（高度，宽度，通道数）。数据类型是uint8。
#gray = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #灰度图
#cv2.imshow('gray',gray)
#也可以这么写，先读入彩色图，再转灰度图
src = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray',gray)
print(gray.shape)
print(gray.size)
print(gray)
cv2.waitKey()
上面提到了两种获取灰度图的方式，读进来的灰度图的矩阵格式是（高度，宽度）。
#注意，计算图片路径是错的，Opencv也不会提醒你，但print img时得到的结果是None
img2 = cv2.imread('2.jpg')
print(img2)
#如何解决“读到的图片不存在的问题”？ #加入判断语句，如果为空，做异常处理
img2 = cv2.imread('2.jpg')
if img2 == None:
print('fail to load image!')
图片矩阵变换
opencv读入图片的矩阵格式是：（height,width,channels）。而在深度学习中，因为要对不同通道应用卷积，所以会采取另一种方式：（channels,height,width）。为了应对该要求，我们可以这么做
#注意到，opencv读入的图片的彩色图是一个channel last的三维矩阵（h,w,c），即（高度，宽度，通道）
#有时候在深度学习中用到的的图片矩阵形式可能是channel first，那我们可以这样转一下
print(img.shape)
img = img.transpose(2,0,1)
print(img.shape)
在深度学习搭建CNN时，往往要做相应的图像数据处理，比如图像要扩展维度，比如扩展成（batch_size,channels,height,width）。
对于这种要求，我们可以这么做。
#有时候还要扩展维度，比如有时候我们需要预测单张图片，要在要加一列做图片的个数，可以这么做
img = np.expand_dims(img, axis=0)
print(img.shape)
上面提到的是预测阶段时预测单张图片的扩展维度的操作，如果是训练阶段，构建batch，即得到这种形式：（batch_size,channels,height,width）。我一般喜欢这么做
data_list = []
loop:
im = cv2.imread('xxx.png')
data_list.append(im)
data_arr = np.array(data_list)这样子就能构造成我们想要的形式了。
图片归一化
#因为opencv读入的图片矩阵数值是0到255，有时我们需要对其进行归一化为0~1
img3 = cv2.imread('1.jpg')
img3 = img3.astype("float") / 255.0 #注意需要先转化数据类型为float
print(img3.dtype)
print(img3)
存储图片
#存储图片
cv2.imwrite('test1.jpg',img3) #得到的是全黑的图片，因为我们把它归一化了
#所以要得到可视化的图，需要先*255还原
img3 = img3 * 255
cv2.imwrite('test2.jpg',img3) #这样就可以看到彩色原图了opencv大坑之BGR
opencv对于读进来的图片的通道排列是BGR，而不是主流的RGB！谨记！
#opencv读入的矩阵是BGR，如果想转为RGB，可以这么转
img4 = cv2.imread('1.jpg')
img4 = cv2.cvtColor(img4,cv2.COLOR_BGR2RGB)访问像素
#访问像素
print(img4[10,10]) #3channels
print(gray[10,10]) #1channel
img4[10,10] = [255,255,255]
gray[10,10] = 255
print(img4[10,10]) #3channels
print(gray[10,10]) #1channel
ROI操作
#roi操作
roi = img4[200:550,100:450,:]
cv2.imshow('roi',roi)
cv2.waitKey()
通道操作
#分离通道
img5 = cv2.imread('1.jpg')
b,g,r = cv2.split(img5)
#合并通道
img5 = cv2.merge((b,g,r))
#也可以不拆分
img5[:,:,2] = 0 #将红色通道值全部设0