一、讀取並顯示圖片：

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用於顯示圖片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用於讀取圖片
import numpy as np

lena = mpimg.imread('lane_line.jpg') # 讀取和程式碼處於同一目錄下的 lena.png
# 此時 lena 就已經是一個 np.array 了，可以對它進行任意處理
lena.shape #(512, 512, 3)

plt.imshow(lena) # 顯示圖片
plt.axis('off
 
') # 不顯示座標軸
plt.show()

二、顯示單通道影象

import cv2
img = cv2.imread("lane_line.jpg")
b, g, r = cv2.split(img)
cv2.imshow("Blue", r)
cv2.imshow("Red", g)
cv2.imshow("Green", b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

'''
其中split返回RGB三個通道，如果只想返回其中一個通道，可以這樣：
'''
import cv2
img = cv2.imread("lane_line.jpg
 
")

b = cv2.split(img)[0]
g = cv2.split(img)[1]
r = cv2.split(img)[2]


cv2.imshow("Blue", r)
cv2.imshow("Red", g)
cv2.imshow("Green", b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

https://blog.csdn.net/jdzwanghao/article/details/80526235

[1]、讀取與顯示圖片。

1、用opencv讀取並顯示圖片：

import cv2

# ———— 用OPENCV讀取與顯示圖片 ————
 

img = cv2.imread('lane_line.jpg')  # 開啟影象,opencv預設讀取圖片的資料為: (高，寬，通道(B，G，R))。
# img的格式: numpy.array
print(img.shape)  # 影象通道順序為：BGR
cv2.imshow("image", img)  # 顯示圖片,opencv預設讀取圖片的資料為: (高，寬，通道(B，G，R))。
cv2.waitKey(0)

2、用PLT庫讀取並顯示圖片：

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
# ———— 用PLT顯示圖片 ————
img=cv2.imread('lane_line.jpg') #開啟影象,opencv預設讀取圖片的資料為: (高，寬，通道(B，G，R))。
img = img[:,:, (2, 1, 0)] # 改變影象通道順序為：RGB
                          # PLT預設讀取圖片資料格式：(高，寬，通道(R,G,B))。
plt.imshow(img)
plt.show()