参考链接： Python OpenCV 基础 0: imshow 显示图像
imshow
显示类型
首先应当明确的是，opencv中imshow内部的参数类型可以分为两种。（1）当输入矩阵是uint8类型的时候，此时imshow显示图像的时候，会认为输入矩阵的范围在0-255之间。（2）如果imshow的参数是double类型的时候，那么imshow会认为输入矩阵的范围在0-1。
显示出现问题原因：
用OpenCV中imread输入照片后是一个数组对象，在进行一系列的对数组操作后数组已经变成了float类型，之后再对数组进行imshow时即出现上面的第二种情况。倘若图像矩阵（double型）的矩阵元素不在0-1之间，那么imshow会把超过1的元素都显示为白色，即255。其实也好理解，因为double的矩阵并不是归一化后的矩阵并不能保证元素范围一定就在0-1之间，所以就会出错。
解决的办法：
用numpy.astype()对数组类型进行转换。
import numpy as np
a=np.array([1.11,2.22,3.33]) #数据类型转换用astype,数组长度不会变
a=a.astype(np.int8)
print(a)
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再来看看实例：
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
img=cv2.imread(r'F:picture_test13.jpg')
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img=cv2.resize(img,(512,512))
coefs=pywt.wavedec2(img, 'db6',level=2)
coefs[1]=np.zeros_like(coefs[1])
coefs[2]=np.zeros_like(coefs[2])
con_img=pywt.waverec2(coefs,'db6')
print(con_img.dtype.type)
print('con_img',con_img)
cv2.imshow('con_img=',con_img)
cv2.waitKey(0)
结果如下：
显示照片如下：
上面的代码是实现对图像的小波变换，对高频去掉高频系数，最后再重构，得到的数组为float类型。
现在进行类型转换。
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
img=cv2.imread(r'F:picture_test13.jpg')
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img=cv2.resize(img,(512,512))
coefs=pywt.wavedec2(img, 'db6',level=2)
coefs[1]=np.zeros_like(coefs[1])
coefs[2]=np.zeros_like(coefs[2])
con_img=pywt.waverec2(coefs,'db6')
con_img=con_img.astype(np.uint8) #进行类型转换
print(con_img.dtype.type)
print('con_img',con_img)
cv2.imshow('con_img=',con_img)
cv2.waitKey(0)
进行类型转换后数组为：
显示结果为：
可见现在显示正常了，因为去掉了高频系数所以变模糊了。
