Opencv,PIL图像读取，转换，保存，显示

1.普通RGB图像为三个通道，转换为灰度图为一个通道
2.Opencv

import cv2  
#打开图片并显示
img = cv2.imread("./cat.png") 
cv2.imshow("Image", img) 
cv2.waitKey (0)
#将彩色图像转成灰度图像,利用opencv自带的cvtColor可以将彩色图像转成灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
#查看图片通道格式
gray_image.shape
#img.shape 返回图像高（图像矩阵的行数）、宽（图像矩阵的列数）和通道数3个属性组成的元组，若图像是非彩色图，则只返回高和宽组成的元组。
#图像存储
cv2.imwrite('./new_img2.jpg',gray_image)

cv2.imread()会默认以彩色模式读取图片，这样黑白图片读取后也成了三通道，想以图片原始模式读取使用

img = cv2.imread("./cat.png",-1)

使用cv2.imshow()展示图片时,需要加上cv2.waitKey (0),否则会一跳而过。

cv2.imshow("Image", img) 
cv2.waitKey (0)

3.PIL

#1、显示图片
from PIL import Image
im = Image.open('lena.png')
im.show()
#2、将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组
im_array = np.array(im)
#3、保存 PIL 图片
#直接调用 Image 类的 save 方法

from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.save('new_lena.png')
#5、RGB 转换为灰度图、二值化图
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.show()
L = I.convert('L')   #转化为灰度图
L = I.convert('1')   #转化为二值化图
L.show()
#查看图片模式
lena=Image.open('lena.png')
lena.mode
#输出RGB为彩色图片，通道数为3，输出'L'者"1"为灰度及黑白图，通道数为1

1：1位像素，表示黑和白，但是存储的时候每个像素存储为8bit。
L：8位像素，表示黑和白
RGB：3x8位像素，为真彩色。

重要的一点时图像只要经过转换及存储后，其模式就不会变，只是读取时以不同的模式读会有差异，不用担心