当我在python中使用img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)后 如何看当前图像

当你使用Python中的OpenCV库读取并转换图片后，你可以使用matplotlib这样的可视化库来查看处理后的图像。首先确保已经安装了`matplotlib`，如果没有，可以使用`pip install matplotlib`来安装。

下面是一个简单的例子，展示如何显示处理过的彩色图像和灰度图像：

import matplotlib.pyplot as plt

# 已经有的彩色图像变量
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用matplotlib显示原图和灰度图
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))
axs[0].imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示彩色图像，需要额外转换颜色空间给matplotlib
axs[0].set_title('Original Color Image')

axs[1].imshow(gray_img, cmap='gray')  # 灰度图像直接显示，cmap参数指定为灰度
axs[1].set_title('Grayscale Image')

for ax in axs:
    ax.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.show()

这里我们使用了`imshow`函数，并分别对彩色图像和灰度图像设置了不同的显示模式。`cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)`是为了将OpenCV默认的BGR色彩空间转换为matplotlib更熟悉的RGB色彩空间。