小白菜的opencv学习（4）图像像素点的基本操作

最新推荐文章于 2022-05-30 15:50:04 发布

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本文介绍如何使用Python和OpenCV库对图像像素进行基本操作，包括提取、修改像素颜色及查看图像参数，适合初学者快速掌握图像处理的基础知识。

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今天的学习很简单，对图像像素点的基本操作。
外卖知道一张图片是由很多像素点构成的。而机器视觉就是对这些像素点进行分析处理。像素点一般由坐标和RGB组成（opencv中是BGR）。
第零步，引用库，导入图片：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('watch.jpeg',cv2.IMREAD_COLOR)

第一步，提取一个像素点的颜色：

px = img[55,55]
print(px)

这里我认为一张图片通过imread()导入到变量img后变成了一个多维数组。而[55,55]是这个多维数组的前两个数，代表着坐标。后面的数则赋值给px，代表着颜色。
不出意外的话应该是这样的结果：

[255 255 255]

表示[55，55]坐标处的BGR颜色是(255,255,255)(白色)
第二步，改变一个像素点的颜色：

px = img[55,55]
print(px)

img[55,55] = [0,0,0]
px = img[55,55]
print(px)

结果是：

[255 255 255]
[0 0 0]

可以发现像素点的颜色已经改成(0,0,0)(黑色)
第三步，查看并改变一块区域的颜色：

px = img[100:150,100:150]
print(px)

img[100:150,100:150] = [0,0,0]
px = img[100:150,100:150]
print(px)

这个显示篇幅太长，就不贴结果了。如果之前没有问题的话，这里应该也不会出现问题。
一张图片主要由以下几个参数：

print(img.shape)
print(img.size)
print(img.dtype)

#下面是得到的结果
(800, 591, 3)
1418400
uint8

shape形状，图片的像素和颜色。
size尺寸，图片所占的内存。
dtype类型，图片的类型。