OpenCV-MAT对象中使用plt.imshow(img[:,:,::-1])如何实现将第二轴反向？
系统平台：win10 x64
一、明确几个概念：
1.OpenCV内部每个通道并没有固定对应某种颜色，只是在用imshow()、imread()、imwrite()等函数时，才将通道按照蓝、绿、红的顺序进行输入和输出；
2.我们也可以使用matplotlib的imshow()绘制图像，但是它要求图像的三个通道的存储顺序为RGB；
即OpenCV读进来的图像,通道顺序为BGR， 而matplotlib的顺序为RGB，因此需要转换
>>>img = cv2.imread('./test1.jpg') #BGR
>>>from matplotlib import pyplot as plt
>>>plt.imshow(img[:,:,::-1]) #转换为RGB
>>>plt.show() #用matplotlib的imshow()显示图像
3.img图像的shape和strides属性：
如：
>>>img[:].shape
(100,300,3) #数组第0个(或第0轴)为：图像的垂直尺寸（高度）——行数，第1个(或第1轴)为：图像的水平尺寸（宽度）——列数，第2个(或第2轴)为：图像的通道数
>>>img[:].strides
(900,3,1) #每个通道的数据占用1个字节，而一个像素点占用3个字节，一行数据占用：300*3=900个字节，因此，图像在内存中是连续存储的
注意：
Mat对象本身提供的很多属性和方法并不符合python风格，因此PyOpenCV对Mat类进行了扩展，使得它能像NumPy数组一样使用
Mat对象本身并不是数组，因此它没有shape属性，所以：>>>img.shape #会报错:AttributeError: 'Mat' object has no attribute 'shape'
4.python切片操作：
如： #s[a:b:c]形式是对s在a和b之间以c为间隔取值，c可以为负，负值意味着反向取值
>>>s = 'bicyle'
>>>s[::3]
'bye'
>>>s[::-1]
'elycib'
>>>s[::-2]
'eccb'
二、说明：img[:,:,::-1]
中括号中有两个逗号，四个冒号
[：，：，：：-1]
第一个冒号——取遍图像的所有行数
第二个冒号——取遍图像的所有列数
第三个和第四个冒号——取遍图像的所有通道数，-1是反向取值
所以，如果一幅300*100的彩色图像，
执行img[：，：，：：-1]后行列不变，通道数方向，由R、G、B更改为B、G、R，即第二轴反向
若是执行img[1：4，5：10，1：3：-1]后，第1行到第3行，第5列到第9列，第1通道到第2通道上的数据反向，即——第1行到第3行，第5列到第9列由R、G、B更改为R、B、G
附测试代码及其他方法：
#coding=utf-8
#OpenCV读进来的图像,通道顺序为BGR， 而matplotlib的顺序为RGB，因此需要转换
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('./test1.jpg')
B, G, R = cv2.split(img)
#BGR转RGB，方法1
img_rgb1 = cv2.merge([R, G, B])
#BGR转RGB，方法2
img_rgb2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#BGR转RGB，方法3
img_rgb3 = img[:,:,::-1]
plt.figure('BGR_RGB')
#显示opencv读进来的img， 通道顺序BGR
plt.subplot(3,3,1), plt.imshow(img)
#显示B通道
plt.subplot(3,3,4), plt.imshow(B)
#显示B通道
plt.subplot(3,3,5), plt.imshow(G)
#显示B通道
plt.subplot(3,3,6), plt.imshow(R)
#显示将BGR转为RGB的图像，3种方法
plt.subplot(3,3,7), plt.imshow(img_rgb1)
plt.subplot(3,3,8), plt.imshow(img_rgb2)
plt.subplot(3,3,9), plt.imshow(img_rgb3)
plt.show()
