摘要：如果是视频文件，直接指定好路径即可。其实视频也就是由一帧帧静止的图片播放来的。函数介绍复制法，也就是复制最边缘像素。
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前面一至三章为基础环境配置部分，这里不做过多讲解和记录，有需要的同学可以自行CSDN。
计算机图像是由很多个像素点组成的，这些像素点通常以矩阵形式排列，这个矩阵就表示着你这个图像的一个大小
import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport numpy as npimg = cv2.imread("cat.jpg") #读取图像的函数详细请参考：cv2 imread()函数
#图像的显示，也可以创建多个窗口cv2.imshow("image",img)#等待时间，毫秒级，参数为0表示按任意键终止，参数为1000的话表示1000ms就终止cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()为了方便，我们可以编写一个函数来展示图像
def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()接下来让我们看一下图像的一些属性(这里的img都是拿上述img举例)
img.shape#执行结果为：(414,500,3)，其中，从左到右依次表示：w（宽度），h（高度），c（3为3通道的意思，这里指的的BGR三通道）现在我们更改一下图像的颜色属性为灰度图试试
img = cv2.imread("cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img.shape#执行结果为 (414,500)关于图像的保存这里也简单提及一下：
#保存cv2.imwrite("你要保存的路径和名字",img)其他的图像的属性还有：
vc = cv2.VideoCapture("test.mp4")#检查是否打开正确if vc.isOpened(): #vc.read会从视频中一帧一帧去读取图片，然后会返回两个值：open，frame， #open是个布尔类型返回值，frame是指当前这一帧的图像 open,frame = vc.read() else: open = False#如果视频打开正常我就开始对一帧一帧的图像进行处理while open: ret,frame = vc.read() if frame is None: break if ret == True: # cv2.cvtColor(img, p2)是颜色空间转换函数，img是需要转换的图片，p2是转换成何种格式。 # cv2.COLOR_BGR2RGB 将BGR格式转换成RGB格式 # cv2.COLOR_BGR2GRAY 将BGR格式转换成灰度图片 gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("颜色转换后灰度视频流",gray) if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: breakvc.release()cv2.destroyAllWindows()"""截取部分图像数据其中的img[200:300,100:400]指的是截取的区域"""img = cv2.imread("1.jpg")cut_up = img[200:300,100:400]详细可参考：图像处理基础
刚才我们也说了，opencv中颜色通道为BGR，我们可以用cv2.split把BGR三个通道给分别切分开来，当然，我们也可以将它们再通过cv2.merge合并起来
b,g,r = cv2.split(img)img = cv2.merge((b,g,r))那如何看各个通道长什么样子呢？
#我们只保留R通道试试，将其他两个通道的值都置为0cur_img = img.copy()cur_img[:,:,0] = 0 #还记的我们的img的shape吗？(w,h,c),c为三色通道BGR，此处的意思即为让B通道亮度值都为0cur_img[:,:,1] = 0 #此处的意思即为让G通道亮度值都为0cv_show("R",cur_img)什么是边界填充？简单来说就是给图像的边缘填充一些东西，例如给图像的上下左右添加一些边框。
函数介绍
cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
由于篇幅原因这里不过多赘述，之后再做详细说明，效果可见：
OpenCV–图像边界填充
由于篇幅原因这里只提供一些常见的函数，详细请自行查找
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