OpenCV_Python官方文档6——基于numpy数组的图像操作

HONGYUAN~

于 2018-10-17 21:28:08 发布

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分类专栏： opencv_python 文章标签： opencv python 图像处理 padding 卷积

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_38814578/article/details/83107623

这篇教程介绍了如何使用OpenCV_Python进行图像操作，包括获取和修改像素值，创建感兴趣区域（ROI），分离与合并图像通道，以及图像边框的添加（padding）。教程强调了利用numpy数组进行高效操作，并展示了如何通过函数实现图像的边界扩展，以适应卷积等运算需求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

OpenCV-Python Tutorials

https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html

获取并修改像素值

读取一张图片，根据像素点的行和列的坐标获取它的像素值，对于BGR模式的图片，返回数组对应的值为BGR，对于灰度图则返回灰度值。

主要函数

img[row,col]：直接通过行列坐标来访问图像像素值

from imutils import *
#设置工作路径
import os #导入os模块
os.chdir('C:/Users/lenovo/Pictures/')

img = imread('flowers.jpg')
#show(img)
(b,g,r) = img[100,100] #获得(100,100)处的对应的BGR值
print(img[100,100])
b = img[100,100,0] #获得(100,100)处的对应的B的值
print(b)
img[101,101] = 255 #将(101,101)处的像素点设为白色
print(img[101,101])

想了解上面的代码from imutils import *点击此处

img.item()和img.itemset()：
第一种方式是非常缓慢的，推荐使用Numpy函数进行访问和设置

print(img.item(10,10,2)) #252
img.itemset((10,10,2),100)
print

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