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法律研究如何使用 OpenCV Python 访问和修改图像中的像素值？
要访问图像中的单个像素值，我们可以使用与 NumPy 数组索引相同的索引方式。我们可以使用切片来访问一系列像素值。要修改像素值，我们使用简单的 Python 赋值运算符（“=”）。
步骤
要访问和修改图像中的像素值，我们可以按照以下步骤操作：
导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库为 **OpenCV**。确保您已安装它。
使用 **cv2.imread()** 读取输入 **RGB** 图像。使用此方法读取的 RGB 图像为 BGR 格式。可以选择将读取的 BGR 图像分配给 img。
要访问单个像素，请使用索引；要修改单个像素值，请对索引进行赋值。例如，要将 [200,150] 处的像素值修改为红色，我们应用
img[200,150] = (0, 0, 255)
要访问一系列像素，请使用切片；要修改这些像素值，请对切片进行赋值。例如，要将 [100:300,150:350] 处的像素值修改为红色，我们应用
img[100:300,150:350] = (0, 0, 255)
我们将在以下示例中使用此图像作为 **输入文件**。
示例
在这个 Python 程序中，我们访问输入图像中某个点的像素值。我们还查找三个不同颜色通道的像素值，并修改该点红色通道的像素值。
# program to access and modify a pixel value # import required libraries import cv2 # read the input image img = cv2.imread('horizon.jpg') # access pixel values using indexing print("pixel value at [200,150]:", img[200,150]) print("pixel value blue channel at [200,150]:", img[200,150][0]) print("pixel value green channel at [200,150]:", img[200,150][1]) print("pixel value red channel at[200,150]:", img[200,150][2]) # modify the pixel value at [200,150] for red color channel img[200,150] = (0, 0, 255) print("after modifying pixel value at [200,150]:", img[200,150])
输出
运行上述程序时，将生成以下输出：
pixel value at [200,150]: [115 192 254] pixel value blue channel at [200,150]: 115 pixel value green channel at [200,150]: 192 pixel value red channel at [200,150]: 254 after modifying pixel value at [200,150]: [ 0 0 255]
示例
在这个 Python 程序中，我们访问输入图像中某个区域的像素值。我们还将这些像素值修改为红色。
# program to access and modify the pixel values of a region # import required libraries import cv2 # read the input image img = cv2.imread('horizon.jpg') # access pixel values using indexing and slicing # modify pixel color of a region to red color img[100:300,150:350] = (0, 0, 255) # display the modified image cv2.imshow('Modified Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出
运行上述程序时，将生成以下输出：
注意修改像素值为红色后的输出图像。
更新于： 2022年12月2日
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