OpenCV官方教程中文版 —— 图像的基础操作

前言

目标
• 获取像素值并修改
• 获取图像的属性（信息）
• 图像的 ROI（）
• 图像通道的拆分及合并

几乎所有这些操作与 Numpy 的关系都比与 OpenCV 的关系更加紧密，因此熟练 Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码。

一、获取并修改像素值

首先我们需要读入一幅图像

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('lena512.png')

你可以根据像素的行和列的坐标获取他的像素值。对 BGR 图像而言，返回值为 B，G，R 的值。对灰度图像而言，会返回他的灰度值。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('lena512.png')
px=img[100,100]  # 表示获取坐标（100， 100）处的 BGR 像素
print(px)
blue=img[100,100,0]  # 表示获取坐标（100， 100）处的 Blue 像素
print(blue)

--->[ 78  68 178]
--->78

你可以以类似的方式修改像素值

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('lena512.png')
img[100,100] = [255, 255, 255]
print(img[100,100])

注意：上面提到的方法被用来选取矩阵的一个区域，比如说前 5 行的后 3 列。对于获取每一个像素值，也许使用 Numpy 的 array.item() 和 array.itemset() 会更好。但是返回值是标量。如果你想获得所有 B，G，R 的值，你需要使用 array.item() 分割他们。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('lena512.png')
print img.item(10,10,2)
img.itemset((10,10,2),100)
print img.item(10,10,2