用cv2读取图片转化会二值图和灰度图，显示出来

在Python的OpenCV库（cv2）中，你可以通过几个步骤来读取图像并将其转换为灰度图或二值图：

1. **读取图片**：
使用`cv2.imread()`函数读取图片文件，例如：

   import cv2
   img = cv2.imread('image.jpg')

如果图片是以彩色格式存储，`imread()`会返回一个BGR色彩空间的三维数组。

2. **转化为灰度图**：
对于灰度处理，可以使用`cv2.cvtColor()`函数将图像从BGR转成灰度模式，如：

   gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

`COLOR_BGR2GRAY`是一个常量，表示颜色空间的转换。

3. **转化为二值图**：
转换为二值图通常涉及阈值处理，比如Otsu's thresholding（自适应阈值）：

   _, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)  # 或者使用其他阈值设置

这里`cv2.threshold()`函数将灰度图像分割成两个部分：前景（白色）和背景（黑色），`cv2.THRESH_BINARY_INV`用于反转黑白。

4. **显示图片**：
使用`cv2.imshow()`展示处理后的图像：

   cv2.imshow("Original Image", img)
   cv2.imshow("Gray Image", gray_img)
   cv2.imshow("Binary Image", binary_img)
   cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，按任意键关闭窗口
   cv2.destroyAllWindows()

如果你想要了解如何保存这些图像，可以在`imshow`之后添加相应的`cv2.imwrite()`调用。