参考书目：《python科学计算》，《opencv 3计算机视觉》
扯点其他的。
我是个搞电路的，也就是焊板子的，有一点java的底子。由于一些原因，我需要用matlab处理一些数据，数据量并不大，但是无奈实验室电脑实在太渣，数据导入就崩溃。用我自己的笔记本吧，但是由于当年老妈听信别人的鬼话——好电脑就是用来打游戏的，所以我的笔记本性能也是渣的不行。眼前貌似只有换笔记本这一条路了（让老板给我配台新电脑是不可能的），但是——人生总是充满了但是——我听同学说，python可以替代matlab，而且还很小巧易学。于是我决定先试试python怎么样，可以的话就不换电脑了。
我决定先花一天时间学习一下python，看看到底难不难——java学了一学期，水平也就那样了。。。——然后我就对着峰大神（廖雪峰）的网站学了一天不到，发现挺简单的。 当然了，主要是我不需要用到什么高级语法，会用一般的功能就足够了。于是在我成功的敲出helloworld后，我决定就是它了。
然后我就开始了我的python之旅。
题外话，《python科学计算》真是一本好书，实用性非常高，不买纸质版也要弄一本电子版。
言归正传。
首先是图片的读入读出（《opencv 3计算机视觉》基本IO部分）
python3.6+open cv3
其他的库，截止到发博客位置，基本上都是最新的
import cv2
#imread()从指定的文件路径读入图像数据,它返回的是一个元素类型为uint8的三维数组。 imread()支持许多常用的图像格式
img = cv2.imread("C:\\Users\\Desktop\\12.jpg")
#创建一个名为“demo1”的窗口
cv2.namedWindow("demo1")
#imshow（）的第一个参数是窗口名，第二个参数是表示阁像的数组
#如果第一个参数指定的窗口不存在，其会自动创建一个新窗口，因此也可不用调用namedWindow()
cv2.imshow("demo1",img)
#等待用户按下按键，其参数为等待的毫秒数，0 表示永远等待
cv2.waitKey(0)
print(img.shape)
#将彩色图像转换为灰度图像
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print(img_gray.shape)
cv2.imshow("demo2",img_gray)
cv2.waitKey(0)
#将图像所有的G值设为0
img[:,:,1] = 0
cv2.imshow("demo3",img)
cv2.waitKey(0)