python opencv逐元素访问图像

在 Python 中使用 OpenCV 访问图像的每个像素，可以使用以下代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像的宽、高、通道数
height, width, channels = img.shape

# 遍历图像的每个像素
for y in range(height):
    for x in range(width):
        # 获取当前像素的通道值
        b, g, r = img[y, x]

        # 对像素进行操作，这里以反转颜色为例
        img[y, x] = (255 - b, 255 - g, 255 - r)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先使用 `cv2.imread()` 函数读取图像，然后使用 `img.shape` 获取图像的宽、高、通道数。接着，使用两个 for 循环遍历图像的每个像素，并使用 `img[y, x]` 获取当前像素的通道值。最后，对像素进行操作，这里以反转颜色为例，并使用 `cv2.imshow()` 函数显示图像。

相关问题

python opencv逐像素访问元素

在 OpenCV 中，可以使用 `img[i,j]` 或 `img.item(i,j)` 的方式逐像素访问图像的像素值。其中，`i` 和 `j` 分别代表像素的行坐标和列坐标，从 0 开始索引。

例如，下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像的行数和列数
rows, cols = img.shape[:2]

# 遍历图像的每一个像素
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        # 获取像素值
        pixel = img[i, j]
        # 输出像素值
        print(pixel)

在上面的示例中，使用 `cv2.imread()` 函数读取了一张图片，然后使用 `img.shape` 属性获取了图像的行数和列数。接着使用两个循环遍历图像的每一个像素，使用 `img[i,j]` 的方式获取像素值，并输出到控制台。

需要注意的是，使用 `img[i,j]` 的方式访问像素速度较慢，不适合处理大量的像素。如果需要处理大量的像素，可以使用 Numpy 的数组切片方式，例如：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像的行数和列数
rows, cols = img.shape[:2]

# 使用数组切片方式获取像素值
pixels = img[0:rows, 0:cols]

# 输出像素值
print(pixels)

在此示例中，使用 `img[0:rows, 0:cols]` 的方式获取了整张图片的像素值，并输出到控制台。这种方式比逐像素访问的方式速度更快，适合处理大量的像素。