以下是关于“Python OpenCV中的numpy与图像类型转换操作”的完整攻略。
背景
OpenCV是一个用于计算机视觉的开源库，可以于处理图像和视频。在OpenCV中，图像通常表示为NumPy数组。本攻略将介绍如何使用NumPy数组和OpenCV的函数进行图像类型转换，并提供两个示例来演示如何使用这些函数。
示例1：将图像转换为灰度图像
可以使用OpenCV中的函数将图像转换为灰度图像。可以使用以下代码将图像转换为灰度图像：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示灰度图像
cv2.imshow('Gray Image', gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上面的示例中，我们使用cv2.imread()函数读取图，并使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图像。然后，我们使用cv2.imshow()函数显示灰度图像，并使用cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()函数等待用户按下任意键并关闭窗口。
示例2：将图像转换为二值图像
可以使用OpenCV中的函数将图像转换为二值图像。可以使用以下代码将图像转换为二值图像：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将灰度图像转换为二值图像
ret, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示二值图像
cv2.imshow('Binary Image', binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上面的示例中，我们使用cv2.imread()函数读取图像，并使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图像。然后，我们使用cv2.threshold()函数将灰度图像转换为二值图像。然后，我们使用cv2.imshow()函数显示二值图像，并使用cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()函数等待用户按下任意键并关闭窗口。
结论
综上所述，“Python OpenCV中的numpy与图像类型转换操作”的攻略介绍了如何使用NumPy数组和OpenCV中的函数进行图像类型转换，并提供了两个示例来演示如何使用这些函数。可以根据需要选择适合的示例操作。总的来说，OpenCV是一个非常强大的库，可以帮助我们进行图像处理和分析。