Python+OpenCV：基本操作：像素获取与修改

本篇文章主要介绍了Python与OpenCV库进行基础图像处理的基本操作，特别是关于像素的获取和修改。OpenCV是计算机视觉领域的强大工具，Python语言因其易用性和丰富的库支持使其在图像处理中广泛应用。 1. **像素和分辨率**: 开始时，文章强调了像素与图像分辨率之间的关系。像素是构成图像的基本单元，而分辨率则指图像水平和垂直方向上的像素数量。通过`cv2.imread`函数，我们可以读取图片并获取其形状，如`(400,400,3)`，表示400行400列的图像，包含三个通道（RGB）。 2. **获取像素值**: 通过索引访问，例如`img[180,142]`，可以直接获取指定位置的像素值。打印结果显示出该位置的像素值为`[94107151]`，对应于BGR通道中的一个值。这里说明了像素值与颜色的关系，数值越大，颜色越接近白色，数值越小，颜色越深。 3. **BGR通道**: 提供了两种方法来获取BGR通道的单独像素值：一是逐一获取每种颜色（蓝色、绿色、红色），二是通过一个索引获取所有通道的值。例如，`blue=img[179,142,0]`获取蓝色通道值，结果为83。 4. **使用numpy获取和修改像素值**: 使用numpy库可以更灵活地操作像素。`img.item()`函数用于获取单个像素值，如`blue=img.item(178,200,0)`，返回的是该位置的蓝色通道值。同时，`img.itemset()`函数允许修改特定位置的像素值，如将第78行100列的RGB值全部设为100。 总结来说，本文详细介绍了如何在Python环境下利用OpenCV处理图像，包括基本的像素访问、颜色通道分离以及使用numpy库进行更高级的像素操作。这对于初学者理解和实践图像处理技术非常实用，有助于进一步学习更复杂的图像分析和处理算法。