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文章目录

明确opencv的彩色图片读取返回的数据主要包含什么（是一个numpy数组）
如何访问像素
修改像素信息（包含图像数据类型的查看——.dtype）
读取和修改像素的展示
- 实现代码
关于图片读取后的像素信息读取的其他方法
- 对于单个像素的访问——item
- 对于单个像素的修改itemset
访问图像信息——访问img的数组信息（shape）
总结
- - - 这些都会在后边慢慢涉及，我也会尽可能分享自己的理解和学习方法。

QQ:3020889729小蔡

明确opencv的彩色图片读取返回的数据主要包含什么（是一个numpy数组）

import cv2 img = cv2.imread(r"./imag_in_save/open_class.png")# 读取彩色图片

在读取返回的img中主要是像素信息，包含BGR颜色数据，以及行列参数和当前通道数。
我们可以通过行列区访问某一像素的信息等操作。
除了彩色图片以外，我们有时读取灰度图像时候——除了行列参数外，返回的是相应的强度。

import cv2 img = cv2.imread(r"./imag_in_save/open_class.png", 0)# 读取灰度图片

如何访问像素我们可以从读取返回的img中得到像素的颜色（BGR）信息

color_t = img[200, 120]

直接通过对img的行列搜索得到该点的像素颜色——这里是彩色照片
打印的结果：print(color_t, color_t.dtype)

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所以，我补充一下，我们返回的img实际上是具有数据类型属性的——并且图片的像素信息，一般为uint8——这也是，为什么我们创建黑色背景图片时采用numpy的array产生一个指定形状（shape）的数据类型为numpy.uint8的多维数组的原因！！！
修改像素信息（包含图像数据类型的查看——.dtype）我们既然可以得到，同样的也可以通过对行列索引的img实现赋值来修改像素颜色信息等~

import cv2 as cv import numpy as npimg = cv.imread('./imag_in_save/open_class.png') color_t = img[200, 120]# 原始数据 print(color_t, color_t.dtype) # 修改该位置像素信息 img[200, 120] = [255, 0, 255]# 它会在赋值时自动转为uint8 color_t = img[200, 120] print(color_t, color_t.dtype)

打印的结果：第二行数据，说明该位置的像素颜色数据得到的修改

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读取和修改像素的展示

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实现代码

import cv2 as cv import numpy as npif __name__ == "__main__": img = cv.imread('./imag_in_save/open_class.png')# 修改成自己的图片就好 color_t = img[200, 120]# 图片修改后，位置可能需要调整下——因为如果刚好读取到颜色不明显的地方，显示就不形象了 b, g, r = color_t cv.namedWindow('imag', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('imag', 500, 500) cv.putText(img, f'{color_t}', (20, 40), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 2, (int(b), int(g), int(r)), 2, cv.LINE_AA)# 在图像上绘字 img[200, 120] = [255, 0, 255]# 修改像素颜色——它会在赋值时自动转为uint8 color_t = img[200, 120] b, g, r = color_t cv.putText(img, f'{color_t}', (20, 140), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 2, (int(b), int(g), int(r)), 2, cv.LINE_AA)cv.imshow('imag', img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

关于图片读取后的像素信息读取的其他方法对于单个像素的访问——item array.item()——作为numpy数组的方法，在opencv中imread返回的img也是适用的——因为返回的就是一个numpy数组哦（再次加深影响）——不过呢，item方法返回的是某一个通道的值（所以要获取一个像素的全部颜色信息需要对BGR分别采用该方法3次）
item()参数：

参数形式——是既包含行列，又包含通道数的——（x, y, n）：n对于彩色图片而言有:0->B色值,1->G色值,2->R色值！！！

代码展示一下：

import cv2 as cv import numpy as npimg = cv.imread('./imag_in_save/open_class.png') print(img.item(200, 120, 0))# [200, 120]位置的B值 print(img.item(200, 120, 1))# [200, 120]位置的G值 print(img.item(200, 120, 2))# [200, 120]位置的R值

打印结果：与之前相同位置的颜色信息比较，发现完全一致——所以这就告诉我们，opencv的使用，必然会与numpy息息相关！

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对于单个像素的修改itemset array.itemset()实现对某个像素的某一个通道值进行设置——同样的，完整修改一个像素点全部信息，需要三次不同的通道调用！！！
array.itemset()参数：

参数形式为——位置通道元组+修改值: 如((200, 120, 0), 100)

代码展示一下：

import cv2 as cv import numpy as npimg = cv.imread('./imag_in_save/open_class.png') print("原始[200, 120]位置的B值: "+str(img.item(200, 120, 0)))# 打印原始[200, 120]位置的B值set_value = https://www.it610.com/article/100 print("设置的[200, 120]位置的B值: "+str(set_value)) img.itemset((200, 120, 0), 100)# 设置[200, 120]位置的B值为100 print("现在[200, 120]位置的B值: "+str(img.item(200, 120, 0)))# 打印现在[200, 120]位置的B值

打印结果：发现确实更改了指定位置的指定通道的值

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访问图像信息——访问img的数组信息（shape）直接上代码：

import cv2 as cv import numpy as npif __name__ == "__main__": img = cv.imread('./imag_in_save/open_class.png') print(img.shape)

打印结果:（返回的是该array数组的形状——表示行列和通道数——这是对于彩色图片的）
针对这个特性——可以推出，灰度图片判别的方式之一是，shape是否含有通道数——无的话，就是灰度图像了。

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总结我们imread方法返回的数据是一个numpy的array数组，是多维度的——介于这个特性，我们可以对图像进行很多科学计算——以上的像素处理仅仅是基础应用，或者说熟悉如何去处理像素信息，像素是什么的认识。在后边，慢慢接触，可能会有更多的类似图像复制，拼接图像，检测特征等。
【#|python opencv 图像像素处理基础】总之，numpy的方法，对opencv都是适用的——
比如采用numpy.zeros()方法创建指定大小的黑色图片:img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
从这里，也可以看出，图像的基本数据类型是uint8，和彩色图片的数组形状——也就是行列，以及彩色图片必含的3个通道数（BGR）
这些都会在后边慢慢涉及，我也会尽可能分享自己的理解和学习方法。