在信息技术飞速发展的今天，机器学习成为了一个热门领域。顾名思义，机器学习是训练机器识别、检测和识别数据中模式的学科，无论是结构化数据还是非结构化数据。机器学习在现代应用广泛，从医学到增强现实，再到人工智能等。机器学习的主要类型包括：
监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习使用标记数据训练模型，无监督学习使用未标记数据训练模型，而强化学习则教导模型或代理如何区分正确和错误的行动。
OpenCV是一个专为计算机视觉领域设计的编程库。由英特尔公司主导开发，并于1999-2000年向公众发布。OpenCV代表开源计算机视觉库，它是最常用、流行且文档齐全的计算机视觉库之一。由于它是开源的，因此不需要许可证即可使用该软件。
大多数机器学习算法需要输入是定量的，即数值型数据。OpenCV允许将机器学习技术应用于图像，但通常需要预处理和准备原始图像，将它们转换成对机器学习算法有用和可用的特征（数据列）。
将探讨如何使用Python编程语言中的OpenCV包处理图像。在这个学习过程中，将使用OpenCV的Logo.png。可以从以下链接下载图片，或者保存下面提供的图片。
import cv2
# 以灰度模式加载图像...
image = cv2.imread("C:/Users/Shivek/Pictures/487px-OpenCV_Logo_with_text_svg_version.svg.png", 0)
cv2.imshow('计算机视觉分析', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以上代码展示了如何将图像加载到系统的随机访问存储器（RAM）中。知道图像是数据的来源，可以从中获取信息并推断模式。需要注意的是，当在程序中使用imread()方法时，原始图像基本上被转换成了熟悉的数据/对象类型，即NumPy数组。首先，以灰度模式加载图像，并从那里开始探索。
imread()方法接受两个主要参数：文件名（字符串数据类型）和标志（整数数据类型）。请注意，需要将文件路径替换为电脑上图像存储的位置。如所见，提供了电脑上图像的文件名和位置，并使用了0的标志。标志本质上是预定义的参数，不会改变，根据需要使用。标志0将加载图像为灰度格式，即黑白。
使用imshow()方法将加载到内存中的图像显示在数字显示（屏幕）上。需要理解imshow()是一个非常强大的OpenCV方法，因为它为创建了一个显示-它将返回一个包含加载到内存中的图像的GUI窗口。此方法需要两个参数-一个是要显示的窗口的标题（包含图像）；另一个是图像本身-记住图像可以存储在一个变量中-因此，可以传递包含图像的变量名-在例子中是变量image。
灰度图像输出将如下所示：
cv2.waitKey(0)
当imshow()函数在屏幕上显示图像输出时，弹出的窗口会立即消失，因为它没有信号或标志提示窗口保持可见，除非发生了特定的动作或事件。在这种情况下，如果想让窗口保持在屏幕上，需要向waitKey()函数指定一个参数。这个函数将接受一个整数值，表示希望窗口在屏幕上保持多久，然后窗口才会被销毁/终止。
cv2.destroyAllWindows()