一、cv2.inrange函数
cv2.inrange函数可以帮助我们选取出在指定范围内的像素，常常用于图像分割中的颜色提取。
1、函数格式
cv2.inrange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst
其中，src是输入的需要进行颜色提取的图像；lowerb是颜色下限，必须为列表或元组形式；upperb是颜色上限，同样必须为列表或元组形式；dst是输出的图像。
2、函数使用
例如，我们需要提取蓝色的图像：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('blue.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_blue = np.array([100, 50, 50])
upper_blue = np.array([130, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在代码中，我们首先读取了一个名为blue.jpg的蓝色图像，并将其转换为HSV颜色空间。接着，我们指定了蓝色的颜色下限和上限值。最后，我们使用cv2.inRange函数将颜色提取出来，并使用cv2.bitwise_and函数将原图像和颜色提取结果进行按位与操作，得出提取后的结果。
二、cv2.rectangle函数
cv2.rectangle函数可以在给定的图像上绘制矩形框。
1、函数格式
cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) → img
其中，img是需要绘制矩形框的图像；pt1是矩形框的左上角坐标，必须为元组形式；pt2是矩形框的右下角坐标，同样必须为元组形式；color是矩形框的颜色，必须为元组或列表形式；thickness是矩形框边框的粗细程度，默认值为1；lineType是线条的类型，默认值为cv2.LINE_8；shift是每个坐标值中的小数点位数，默认值为0。
2、函数使用
例如，我们需要在一张图像上绘制矩形框：
import cv2
img = cv2.imread('rectangle.jpg')
cv2.rectangle(img, (47, 81), (214, 226), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('original', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在代码中，我们首先读取了一张名为rectangle.jpg的图像，并在图像上以左上角坐标为(47, 81)，右下角坐标为(214, 226)的位置绘制了一个绿色粗边框的矩形框。
三、cv2.cvtColor函数
cv2.cvtColor函数可以将指定图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。
1、函数格式
cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) → dst
其中，src是需要转换颜色空间的输入图像；code是指定转换方式的flag参数，必须为cv2.COLOR_*类型；dst是可选的输出图像；dstCn是输出图像的channel个数。
2、函数使用
例如，我们需要将BGR颜色空间的图像转换为GRAY颜色空间的图像：
import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在代码中，我们首先读取了一个名为lena.jpg的图像，并将其从BGR颜色空间转换为GRAY颜色空间，结果显示了原图像和灰度图像。
四、cv2.imread函数
cv2.imread函数可以读取指定路径下的图像文件。
1、函数格式
cv2.imread(filename[, flags]) → retval
其中，filename是需要读取的图像文件路径；flags是可选的读取标志，必须为cv2.IMREAD_*类型。
2、函数使用
例如，我们需要读取一张图像并显示出来：
import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('original', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在代码中，我们首先读取了一个名为lena.jpg的图像，并将其显示在屏幕上。
五、cv2.flip函数
cv2.flip函数可以对图像进行翻转。
1、函数格式
cv2.flip(src, flipCode[, dst]) → dst
其中，src是需要进行翻转的图像；flipCode是指定翻转方式的参数，可以是0、1或-1；dst是输出的图像。
2、函数使用
例如，我们需要将一张图像水平翻转：
import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
flip_img = cv2.flip(img, 1)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('flip', flip_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在代码中，我们首先读取了一张名为lena.jpg的图像，并使用cv2.flip函数将其水平翻转，然后将原图像和翻转后的图像进行对比。
六、cv2.laplacian函数
cv2.laplacian函数可以对图像进行拉普拉斯算子处理。
1、函数格式
cv2.laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) → dst
其中，src是需要进行处理的输入图像；ddepth是输出图像的深度；dst是可选的输出图像；ksize是算子核的大小；scale是放缩系数；delta是偏移量；borderType是边缘处理方式。
2、函数使用
例如，我们需要对一张图像进行拉普拉斯算子处理：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('lena.jpg')
laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('laplacian', laplacian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在代码中，我们首先读取了一张名为lena.jpg的图像，并使用cv2.Laplacian函数对其进行拉普拉斯算子处理。
