函数的输入时ndarry类型的image和存储路径

在Python的图像处理库如PIL（Python Imaging Library）、OpenCV或NumPy中，函数接受`numpy.ndarray`类型的image和一个字符串类型的存储路径作为输入，通常是为了执行一些操作并保存结果。这种设计常见的场景包括：

1. **读取图像**：当你有一个`numpy.ndarray`表示已经加载到内存中的图像，而存储路径则可能是函数需要知道该图像原本的来源，以便于展示源文件的完整路径。

2. **处理图像**：函数可以接收`ndarray`来直接修改图像内容，比如裁剪、缩放、滤波等，然后指定新的存储路径将处理后的图像保存。

3. **分析或计算**：对于含有大量像素的数据，函数可能需要处理整个数组，例如计算图像特征、直方图或进行机器学习预处理。

示例函数可能看起来像这样：

def process_image(image_array, save_path):
    # 对image_array进行某种处理...
    processed_image = some_processing_function(image_array)
    
    # 将处理后的图像保存到save_path指定的位置
    cv2.imwrite(save_path, processed_image)

# 使用时，传入ndarray图像和储存路径
image = cv2.imread('input.jpg')  # 从文件读取得到ndarray
processed_save_path = 'output.jpg'
process_image(image, processed_save_path)