constructor({height=256, width=256,channel=3,lazy=false,dtype='float32'}):构造函数，创建一个ImgArray对象，参数为高、宽、通道数、创建时不分配空间，数组中元素的类型
获取ImgArray的形状和具体数值，无需接收参数
elidxtoidx(elidx):元素索引转换为数组索引，参数为元素索引；idxtoelidx(hidx,widx,cidx):数组索引转换为元素索引，参数为数组高、宽、通道索引
getel(hidx,widx,cidx):获取指定位置的元素值，参数为数组高、宽、通道索引；setel(hidx,widx,cidx,value):设置指定位置的元素值， 参数为数组高索引、宽索引、通道索引、设置值；fill(value=3,cidx=null):修改指定通道的数值为特定值
dstack(...imgars):按通道进行数组的堆叠,将该数组与另外多个高宽一致的数组堆叠为一个新数组，新传入的数组通道堆叠在后面；dsplit(...channels):将数组沿通道进行分割, 可获取指定通道的数据，参数为指定的通道
add(otherArrayOrValue):加减乘除四则运算，参数为ImgArray或者一个数值
clamp(vmin=0,vmax=255):对数组进行指定范围内的截断，参数为截断的两个边界值；relu(value=0):接收一个域值value，小于value的值为0，大于等于value的值保持不变；stretch(vmin=0,vmax=255):将数组拉伸到指定范围内，参数为两个边界值
pad(margin=[1,2,3,4],fillvalue=0):对ImgArray进行扩边操作，参数为左上右下要扩大的个数，以及扩边时的填充值； slice(sthidx,edhidx,stwidx,edwidx):按照指定的位置进行切片操作，参数为高的起始位置和结束位置（不包含结束位置）， 宽的起始和结束位置（不包含结束位置）；neighbor(sizes=[3,3],fillvalue=0):按尺寸进行邻域展开, sizes是2个元素组成的数组，表示邻域的高和宽，应当是奇数
mean(ischannel=false):计算均值，当ischannel为True时，沿通道计算均值，否则计算全局均值； max(ischannel=false):计算最大值，当ischannel为True时，沿通道计算最大值，否则计算全局最大值； min(ischannel=false):计算最小值，当ischannel为True时，沿通道计算最小值，否则计算全局最小值； linearc(weights=[1,2,3],bais=0):线性加权和，参数为权重和偏置值，weights的长度需要与数组的通道数相同；
median(sizes=[3,3],fillvalue=0): 中值滤波，参数为邻域的高和宽，以及扩边的填充值；gaussianBlur(sigma=2,kernel_size=[3,3],size=[3,3],fillvalue=0): 高斯滤波，参数为高斯核的标准差，高斯核的高和宽，邻域的高和宽，扩边的填充值； sobelx():得到图像水平方向上的梯度图像；sobely():得到图像垂直方向上的梯度图像；sobelxy(): 得到图像水平与垂直方向上结合后的梯度图像；laplacian4:算子为[[0,-1,0],[-1,4,-1],[0,-1,0]]； laplacian8:算子为[[-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1]]；sharrx():水平方向上进行操作；sharry(): 垂直方向上进行操作；sharrxy():水平方向与垂直方向结合后进行操作；
maxpooling(size=[3,3],fillvalue=0):最大值池化,参数为邻域范围和填充值；
minpooling(size=[3,3],fillvalue=0):最小值池化,参数为邻域范围和填充值；
avgpooling(size=[3,3],fillvalue=0):平均值池化,参数为邻域范围和填充值；
dilate(pattern=[[1,1,1],[0,1,0],[1,1,1]],fillvalue=0)：膨胀操作，参数为结构元素和填充值；
erode(pattern=[[1,1,1],[0,1,0],[1,1,1]],fillvalue=0)：腐蚀操作，参数为结构元素和填充值；
mgradient(sizes=[3,3],fillvalue=0)：基本形态学梯度，参数为邻域范围和填充值；
open(pattern=[[1,1,1],[0,1,0],[1,1,1]], fillvalue=0)：开运算，参数为结构元素和填充值；
close(pattern=[[1,1,1],[0,1,0],[1,1,1]], fillvalue=0)：闭运算，参数为结构元素和填充值；
tophat(pattern=[[1,1,1],[0,1,0],[1,1,1]], fillvalue=0)：顶帽运算，参数为结构元素和填充值；
blackhat(pattern=[[1,1,1],[0,1,0],[1,1,1]], fillvalue=0)：黑帽运算，参数为结构元素和填充值；
lbp()：用于图像处理中纹理特征提取；
lmi(sizes=[3,3])：对图像中的每个像素的局部邻域进行处理；
cellsim(sizes=[3,3])：元胞自动机，参数可能指定了元胞自动机中每个元胞周围的邻域大小；
copy():复制当前数组，无需接收参数；empty():创建一个与当前数组尺寸相同的新数组,无需接收参数； meshgrid(hrange=[0,256],wrange=[0,256]):产生规则格网,参数为x和y的取值范围。 random(height=256,width=256,channel=3,vmin=0,vmax=255):创建一个指定尺寸的，指定范围的均值分布的数组。 参数为图像的高和宽，图像通道数，范围的最小值和最大值。
{height=256,width=256,lazy=false}:创建一个Img对象，参数为Img的高和宽
shape():读取Img对象的形状；value():读取Img对象的数值；fromarray(imgarray):创建一个imgarray对象并将其转换为img对象，然后展示在页面中。
tofile(name='download.png'):将图像以指定名称保存，参数为指定的名称；
tourl():将图像转为url，不需要接收参数；
toimg(imgele):将Img转换为img标签元素在网页中展示出来；
tocanvas(canvasele):将Img转换为画布元素在网页中展示出来，参数为指定的canvas元素；
toarray(droptrans=true):将图像转为数组,droptrans表示通道丢弃，即只保留RGB三个通道的数据；默认值为true;
fromurl(imgurl):返回的是一个Promise对象，将指定的url转换为img对象并展示在页面的画布中;
fromimg(imgele):返回的是一个Promise对象，将img标签元素转换为Img对象并展示在页面中；
fromcanvas(canvasele):将canvas元素转换为Img对象并展示在页面中；
fromblob：将blob对象转换为Img对象并展示在页面中；
drawbox(x=50, y=50, w=50, h=50, color='#000000', linewidth=2, fill=false, fillcolor='#000000'): 在图像上画一个指定大小的矩形,参数的含义为矩形框的左上角坐标，矩形框的宽和高，矩形框的框线颜色，框线线条粗细，以及矩形框是否填充，以及填充颜色； drawtext(x=50, y=50, text='Hello', color='red', linewidth=2, fontSize=20): 在图像上绘制一个指定大小的文字，参数的含义为文字的左上角坐标，文字内容，文字颜色，框线线条粗细，以及文字的字体大小； testImgdraw:在图像上已经绘制了一个矩形框后，再在矩形框中上绘制一些文字
hist(channel = 3):画出指定通道的像素值直方图，函数接收通道数(0,1,2),输入3时表示三通道的直方图； resize(height=256,width=256)：将图像缩放为指定大小；接收指定尺寸的高度和宽度，输入256时表示将图像缩放为256*256大小； opacity(value=255):设置图像不透明度，接受一个参数，参数越大越不透明,取值0~255