读写显示图像（opencv pyplot）

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':

    #读取图片
    img = cv.imread('image/apple.jpg')

    #保存图片 cv.imwrite('路径',img)

    '''显示图片
    cv.imshow('apple',img)
    img3 = cv.imread('路径',0)   #灰度显示
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    '''
    # plt显示图片按BGR读取的，需转换成RGB模式
    img2 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(img2)
    plt.show()

    #折线绘图
    x = np.arange(2,20)
    y = 2*x+np.random.randint(5,20,18)
    plt.plot(x,y,'*-',color='r')  #折线
    plt.show()
    x = np.linspace(0,1,100)
    y1 = np.power(x,0.5)
    y2 = np.power(x,1.5)
    plt.plot(x,y1,label='0.5')
    plt.plot(x,y2,label='1.5')
    plt.legend()   #将每条折线区分开来
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')   #两条坐标轴命名
    plt.grid()   #显示表格
    plt.xlim([0,1])
    plt.ylim([0,1])   #设置坐标轴显示范围
    plt.show()

    #直方图统计绘图
    a = np.random.randint(0,101,1000)
    plt.hist(a,rwidth=0.9,color='g')  #显示的是0-10，10-20等区间内数值的个数
    bins = np.arange(-0.5,101,1)
    plt.hist(a,bins) #显示0，1，2，3，，，的个数
    plt.show()

#显示图像函数
def show(img):
    #灰度2维，彩色3维
    if img.ndim == 2:
        plt.imshow(img,cmap='gray')
    else:
        plt.imshow(cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB))