OpenCV中确定像素位置及获取、修改像素BGR值讲解及演示（Python实现附源码）

电玩女神 2023-09-30 18:56 12阅读 0赞

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像素是图像的最小单位。每一幅图像都是由M行N列的像素组成的，其中每一个像素都存储一个像素值。以灰度图像为例，计算机通常把灰度图像的像素处理为256个灰度级别，256个灰度级别分别使用区间\[0, 255\]中的整数数值表示。其中，“0”表示纯黑色；“255”表示纯白色

内容结构如下

![a1401cae3916414083c50ee50f749751.png][]

通常把一个小方块称作一个像素，因此，一个像素是具有一定面积的一个块，而不是一个点，需要注意的是，像素的形状是不固定的，大多数情况下，像素被认为是方形的，但有时也可能是圆形的或者是其他形状的

![a975c5ccb8594dab9a0a1a4eadd0bad8.png][]

## 一、确定像素的位置 ##

![e4c9e5a92f8d47c4bc3cb8e780af07d0.png][]

用“画图”工具打开图4.1

可以在下方看到219×292像素 即水平方向的像素是219个，垂直方向的像素是292个![c1a85aa9776c4751a3c68e00bf06c4f1.png][]

接下来我们打印这个位置坐标的像素 注意像素坐标表示方法是（y，x）索引从0开始

![6848709b77a4498e9552ae137f4a8fbd.png][]

import cv2
    
    image = cv2.imread("2.1.jpg") # 读取D盘根目录下的2.1.jpg
    px = image[291, 218] # 坐标为(291, 218)上的像素
    print(px)

## 二、获取像素的BGR值 ##

从上图可以看出，像素的值由三个坐标表示，下面我们对这三个数值进行讲解

我们将红色 绿色和蓝色三种颜色称为三种基色，如果将这三种颜色以不同的比例进行混合，人眼就会感知到丰富多彩的颜色

![58f53c5e31114e4c8f8f2b930b92cf8a.png][]

在RGB色彩空间中，存在三个通道，即R通道，G通道和B通道，分别指代红色通道，绿色通道和蓝色通道，都在区间（0，255）内取值

这样 计算机利用三个色彩通道的不同组合来表示不同的颜色

![94c7944773f9427c86ff96da4dfea718.png][]

但是在OpenCV中是BGR色彩空间，即打印的顺序是蓝色 绿色 红色

如果想单独获得BGR通道的值 那么可以执行如下代码

> blue=image\[291,218,0\]
> 
> 其中最后一个数值0表示B通道
> 
> 1表示G通道
> 
> 2表示R通道

## 三、修改像素的BGR值 ##

对于BGR色彩空间的值，当每个像素的BGR的三个数值相等时，就可以得到灰度图像，其中BGR=0为纯黑色，BGR=255为纯白色

下面修改指定区域内的所有像素

可见我们将图片右下角全部修改为了白色

![bbe1ace4d7fa4dbc8fb28a4f96bf98bc.png][]

代码如下

import cv2
    
    image = cv2.imread("4.1.jpg")
    cv2.imshow("4.1", image) # 显示图4.1
    for i in range(241, 292): # i表示横坐标，在区间[241, 291]内取值
        for j in range(168, 219): # j表示纵坐标，在区间[168, 218]内取值
            image[i, j] = [255, 255, 255] # 把区域内的所有像素都修改为白色
    cv2.imshow("4.8", image) # 显示图4.8
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有的窗口时，销毁所有窗口

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