创建新图像：
image = np.zeros([400,400,3],np.uint8)
image = np.ones([400,400])*127
其中zeros和ones的用法与matlab中类似，zeros是形成0矩阵，ones是形成1矩阵
其中[400,400,3]表示的是创建三通道图像。[400,400]是创建单通道图像等同于[400,400,1]
创建图像时，要注意一点就是在计算时要选择合适的数据类型。例如
m1 = np.ones([3,3],np.uint8)
m1.fill(12222.388)
显示m1时，会自动忽略多余的位数。
特殊的函数：
1.维度变换
m2 = m1.reshape([1,9])#将一个三行三列的矩阵变成一个一行九列的矩阵
2.像素去反
dst = cv.bitwise_not(image)#这个相对于利用循环来做，要快很多，它背后的原理应该和我们定义的函数相同，但是经过了代码的优化，在处理速度上要快很多
3.定义数组
n3 = np.array([2,3,4],[4,5,6],[7,8,9],np.uint32)#在建立数组上。和matlab语法上有很多相似的地方，当然语言设计的最初目的就是能够容易理解。
