opencv-python入门

图像的读取/展示/保存
```
cv2.imread(file: str)
cv2.imshow(windowName: str, data: numpy.ndarray) 
cv2.imwrite(data: numpy.ndarray, file: str)
```
其中cv2.imwrite需要与cv2.waitKey()以及cv2.destroyWindow(windowName)配合使用。
使用cv2.imshow函数时，可能出现的问题：src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow' 就我个人而言，这是由于待展示的图像数据中使用了非法的数据格式造成的。在进行图像拼接并且加入自定义色块的时候，可使用numpy.asarray创建满足要求的图像数据，但是一定要记得指定数据类型dtype=np.uint8，否则虽然可以存储，但是在展示的时候无法通过数据类型检查。
图像拼接
```
np.concatenate(data: tuple, axis=0)
```
将需要拼接的图像在非拼接维度转化为相同的大小，然后指定拼接维度(axis)。默认为0，即正数第一个维度。需要注意的是opencv和numpy所使用的坐标格式相反，numpy同数学矩阵一样以行作为第一坐标（即y值），列作为第二坐标（即x值），与图像，亦即通常使用的笛卡尔直角坐标系相反。