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可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像，它返回一个蓝色，绿色，红色值的数组。对于灰度图像，仅返回相应的强度值.
可以用同样的方法修改像素点的像素值:
更好的像素获取和编辑方法:
图像属性包括行数，列数和通道数，图像数据类型，像素数等。 使用img.shape可以获取图像的形状。它返回一组行，列和通道的元组（如果图像是彩色的）： 注意：如果图像是灰度图像，则返回的元组仅包含行数和列数，因此这是检查加载的图像是灰度还是彩色的一种很好的方法.
使用img.size获取的像素总数, img.dtype获取图像数据类型:
有时你需要对一幅图像的特定区域进行操作。例如我们要检测一副图像中眼睛的位置，我们首先应该在图像中找到脸，再在脸的区域中找眼睛，而不是直接在一整幅图像中搜索。这样会提高程序的准确性（因为眼睛总在脸上）和性能（因为我们在很小的区域内搜索）。 ROI 也是使用 Numpy 索引来获得的。 1.我们先在图像上创建一个目标区域 。
2.移动目标区域 。
有时您需要分别处理图像的B、G、R通道。在这种情况下，需要将BGR图像分割为单个通道。或者在其他情况下，可能需要将这些单独的通道合并到BGR图像.
拆分有两种方式，cv.split()是一项代价高昂的操作（就消耗时间而言）。所以只有在你需要时才这样做。否则使用Numpy索引 。
合并用cv.merge() 。
假设你要将所有红色像素设置为零，则无需先拆分通道。使用Numpy索引更快:
如果要在图像周围创建边框，比如相框，可以使用cv.copyMakeBorder()。它在卷积运算，零填充等方面有更多的应用。该函数需要以下参数:
其他边框demo 。
replicate = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_WRAP)
最后此篇关于opencv-python2图像基本操作的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于opencv-python2图像基本操作的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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