最近在工作中需要用Python做大量的数据分析，在这些数据中，很大一部分都是中文。在处理过程中，中文编码处理花了一些时间。这里做一个记录。
首先是在Python脚本内的中文编码处理，这个网络上有很多教程和解决方案了，这里不再赘述。推荐参考：
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本节实现的是同时使用opencv和matplotlib两种方式来显示图像，以比较二者之间的差别。
测试灰度图像
测试彩色图像
分析彩色图像出现差异的原因
实现过程
引用
不再赘述，代码如下。
python
import cv2
import numpy
import matplotlib.pyplot as plot
测试灰度图像
打开灰度图像，先用opencv显示，再用matplotlib显示，代码如下：
``` python
test for a gray image
img1 = cv2.imread("test1.jpg")
using opencv
cv2.imshow("Gray(opencv
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现在让我们开始学习如何运行一个传统的“Hello World”程序，这基本上是学习任何编程语言的需要做的第一步。下面将会告诉你如何编写、保存与运行 Python 程序。
通过 Python 来运行的你的程序有两种方法
使用交互式解释器提示符
直接运行一个源代码文件
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很多对计算机视觉有兴趣的朋友都会了解和使用OpenCV这个知名的开源库。下面然我来介绍一下如何在Mac 上面安装OpenCV3.0 + Python2.7。
Tool：
OpenCV 源码
Python2.7
(PS:Python的版本是随你去选择，本文主要针对的是2.7版本。其实Python大部分的Mac/Linux 系统都是自带的，没有必要在此安装。）
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本节实现的是读取视频，并显示视频的每一帧以实现视频的播放。
创建摄像头对象，指向文件
逐帧显示实现视频播放
实现过程
引用
不再赘述，代码如下。
python
import cv2
import numpy
创建视频对象
使用opencv自带的VideoCapture()函数定义摄像头对象，其参数0表示第一个摄像头，一般就是笔记本的内建摄像头。
python
cap = cv2.VideoCapture("../test.avi")
逐帧显示实现视频播放
在while循环中，利用视频对象的read()函数读取视频的某帧，并显示，然后等待1个单位时间，如果期间检测到了键盘输入q，则退出，即关闭窗口。
pyt
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使用 python 编写的程序，打算发布到windows平台上，希望windows上的用户需要安装python的执行环境即可执行，所以选择使用pyinstaller进行打包，发布成exe执行格式。
准备工作
** 安装pywin32
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本节实现的是使用OpenCV里自带的函数，绘制直线、长方形、圆形和椭圆。
绘制直线
绘制长方形
绘制圆形
绘制椭圆
添加文字
实现过程
引用与创建空图
不再赘述，代码如下。
``` python
import cv2
import numpy
empty image
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
```
绘制直线
使用opencv自带的line()函数绘制一条对角线，其声明如下：
python
cv2.line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
其中各种参数的意义如下：
img
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本节实现的是使用OpenCV里自带的函数，将一幅logo加到一张图片上去。
提取mask
利用mask生成带logo图片
实现过程
引用与读取图片
不再赘述，代码如下。
``` python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
logo = cv2.imread('logo.jpg')
cv2.imshow("Img_Original", img)
```
获取mask
先将logo转成黑白，然后设置合适的阈值二值化，使得有内容的部分为黑（0），无内容的部分为白（255），这里使用的阈值为205。
```python
logo_gray
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栅栏密码加解密
单行版本
python
railFence = lambda s: [[i, ''.join([s[k * i + j] for j in range(i) for k in range(len(s) / i)])] for i in range(1, len(s)) if not len(s) % i]
print railFence('hello world , 2017 ! ')
正常版本
```python
def railFence(s):
ll = len(s)
res = dict()
for i in range(1, ll):
r = ''
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本节实现的是使用OpenCV里自带的有关滚动条的函数，可以调节R、G、B三个数值，并显示颜色。
回调函数
滚动条设置
显示设置的颜色
实现过程
引用与创建空图
不再赘述，代码如下。
``` python
import cv2
import numpy
empty image
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
```
设置空的回调函数
作为滚动条值变化时的回调函数，这里不需要做任何设置，设置为pass：
```python
callbacks
def nothing(x):
pass
```
创建四个滚动条
其中三个分别为R、G和B，其值范围为0~25
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