cv2.imread都是0

cv2.imread读取图片时，默认的读取方式是以BGR通道顺序进行读取。而PIL.Image.open读取图片时，则是使用RGB顺序。因此，通过cv2.imread读取的图片会显示更蓝一些。

cv2.imread方法的第一个参数是图片的路径，第二个参数是读取方式。常用的读取方式有：
- cv2.IMREAD_COLOR：读取彩色图像，默认值为1。
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度图像方式读取，默认值为0。
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：以包含alpha通道的方式读取，透明度信息也会被读取，默认值为-1。

关于cv2.imread的使用，可以通过以下示例代码进行测试：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('./lena.jpg', -1)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

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要按上下结构合并这三张图片 `img1`, `img2`, 和 `img3`，你需要先将它们堆叠在一起形成一个二维数组，然后保存成新的图像。这里是一个简单的例子：

import cv2

# 读取图片
img1 = cv2.imread('0000.jpg')
img2 = cv2.imread('0001.jpg')
img3 = cv2.imread('0002.jpg')

# 宽度一致的情况下，将图片堆叠为二维数组
heights = [img1.shape, img2.shape, img3.shape]
max_height = max(heights)

# 创建一个新的空图像，其高度等于所有图片的高度总和
merged_img = np.zeros((max_height, img1.shape, 3), dtype=img1.dtype)

# 将图片添加到新图像的对应位置
merged_img[0:img1.shape, :, :] = img1
merged_img[img1.shape:(img1.shape + img2.shape), :, :] = img2
merged_img[(img1.shape + img2.shape):, :, :] = img3

# 保存合并后的图片
cv2.imwrite('merged_image.jpg', merged_img)

img1 = cv2.imread('image/hw01-gray.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image/processed_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) gray_value1 = cv2.split(img1) gray_value2 = cv2.split(img2)完善这段代码，将gray_value1中值的二进制末位用gray_value2中的替换，用numpy优化

可以使用numpy中的位运算符来实现这个功能，具体代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image/hw01-gray.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image/processed_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 分离灰度值
gray_value1 = cv2.split(img1)[0]
gray_value2 = cv2.split(img2)[0]

# 取出gray_value1中每个像素值的二进制末位
bits1 = np.bitwise_and(gray_value1, 1)

# 将gray_value1中的二进制末位用gray_value2中的替换
new_gray_value = np.bitwise_or(np.bitwise_and(gray_value1, 254), gray_value2)

# 显示替换后的图片
cv2.imshow('New Image', new_gray_value)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`np.bitwise_and`函数用于对两个数组进行按位与操作，`np.bitwise_or`函数用于对两个数组进行按位或操作。通过这些位运算符，我们可以轻松地实现二进制末位的替换。