配置好环境以后就是IDE的选择了，这里博主所用的是Anaconda所提供的Jupiter。Jupiter的一大特点是其所适配的语言较广，C，C++，Java，Python都可以适配。而且具有debug功能（debug功能是Opencv编写的基本要求。）
点击菜单栏的Jupyter Notebook弹出相应窗口后，会有jupyter相应网页弹出。
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点击new即可开始代码块的输入
进入代码块后，即可以开始编写相关的代码
首先给大家copy一下上述配置所需的网页
####环境配置地址
- Anaconda:https://www.anaconda.com/download/ - Python_whl:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv - eclipse:按照自己喜好，能debug即可
图片处理前大家应该了解，图像有像素点构成，像素构成矩阵，彩色图有三个颜色通道灰度图只有一个通道。
在进行图像操作的时候，首先要在文头做一下相应的注释：
#################################################
import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline #本行为魔法指令，用来简化函数的声明过程
##################################################
接下来是读入图片的代码以及图片的通道信息以及图片的尺寸大小
3表示有三个通道，是彩色图。
接下来在下一个代码块中键入img，Enter+shift按键即可输出图像所对应的像素矩阵
array([[[ 72, 80, 203],
[ 72, 80, 203],
[ 73, 81, 204],
...,
[195, 207, 207],
[195, 207, 207],
[195, 207, 207]],
[[ 74, 82, 205],
[ 74, 82, 205],
[ 74, 82, 205],
...,
[195, 207, 207],
[195, 207, 207],
[195, 207, 207]],
[[ 75, 83, 206],
[ 75, 83, 206],
[ 75, 83, 206],
...,
[195, 207, 207],
[195, 207, 207],
[195, 207, 207]],
...,
[[ 34, 40, 63],
[ 35, 41, 64],
[ 36, 43, 63],
...,
[158, 182, 210],
[158, 182, 210],
[158, 182, 210]],
[[ 33, 39, 62],
[ 34, 40, 63],
[ 35, 42, 62],
...,
[158, 182, 210],
[158, 182, 210],
[158, 182, 210]],
[[ 35, 41, 64],
[ 36, 42, 65],
[ 37, 44, 64],
...,
[158, 182, 210],
[158, 182, 210],
[158, 182, 210]]], dtype=uint8)
之所以用unit8是因为像素分布从0-255，故共有2^8个值。连续的三个"? [? "表示一共有三个通道。
?###########################################################
之后是如何输出图片
cv2.imshow('Little-kiss',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
此处的img已经在之前代码中声明过
waitKey（0）是按下任键关闭，如果是waitKey（n）则是图片打开n毫秒后自动关闭。
############################################################
以上便是本章的内容，下一张向大家介绍彩色图像与视频向灰度图像及视频的转化
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