图像基础操作 type(img) ndarray

图像基础操作是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要部分，涉及到图像的读取、显示、保存、转换和各种图像处理技术。`type(img)`和`ndarray`是在Python中使用NumPy库进行图像操作时经常会用到的概念。

`type(img)`是用来判断图像数据类型的函数调用。在使用图像处理库如OpenCV或PIL时，`img`通常是一个包含图像数据的变量。`type(img)`将返回该变量的数据类型。在处理图像时，`type(img)`返回的结果通常会是`numpy.ndarray`，这是因为NumPy库中的数组（ndarray）是处理图像数据的常用数据结构，它提供了高效的数组操作功能。

`ndarray`是NumPy库中的n维数组对象，它是一种快速、灵活并且功能丰富的数组结构，非常适合用来存储和操作图像数据。图像可以被表示为二维（灰度图）或三维（彩色图）的数组，其中每个元素代表一个像素的值。

在Python中，使用图像库如OpenCV读取图像后，图像数据通常会被存储在一个`ndarray`中，可以通过索引和切片操作访问和修改像素值。例如，使用`cv2.imread()`函数读取图像，返回的就是一个`ndarray`类型的图像对象。

以下是一些基本的图像操作示例：

1. 读取图像：

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

2. 显示图像：

cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 保存图像：

cv2.imwrite('output.jpg', img)

4. 获取图像的宽度、高度和通道数：

height, width, channels = img.shape