使用Python OpenCV處理圖像之使用OpenCV獲取並修改圖像的像素值

前幾篇內容我們學習了使用OpenCV打開顯示、保存圖像的方法使用Python OpenCV處理圖像之圖像文件的打開、顯示和保存操作，我們還使用OpenCV更改了微信頭像一個Pythoner獲取微信國旗頭像的正確途徑，請不要再@微信官方了。在此基礎上了解了OpenCV處理滑鼠鍵盤響應事件的基本方式使用Python OpenCV處理圖像之詳解使用OpenCV處理鍵盤滑鼠事件。

今天，我們帶大家了解下使用OpenCV獲取並修改一幅圖像的像素值。

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打開一幅圖像並獲取圖像信息

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg')

我們可以獲取該圖像的屬性：行，列，通道，圖像數據類型，像素數目等，具體如下。

img.shape：獲取圖像的形狀，返回值是一個包含行數，列數，通道數的元組

img.size：圖像的像素數目，長乘以寬乘以通道數。

img.dtype：圖像的數據類型

實例如下。

獲取圖像的屬性信息

一幅圖像如何表示具體像素值？

圖像表示一幅圖像的像素點

我們來看下圖，它表示了具體圖像的像素值描述方法，以BGR圖像為例。圖下所示。

圖像的像素值數據結構表示

問題來了，對於一幅BGR圖像，如何表示某一點的像素值呢？

比如：img[xp, yp] = [B, G. R]，應該是這種形式了，想要更改該像素值，直接給該坐標上面賦值BGR通道的值即可，當然，也可以分開賦值。如下：

img[xp, yp, 0] = B

img[xp, yp, 1] = G

img[xp, yp, 2] = R

分別賦予BGR通道的值即可。灰度圖片使用類似，不再贅述，只是圖像屬性參數不一樣。怎麼樣？是不是很簡單？

有沒有更好的解決方案？

我們知道，今天來講，一幅圖片的像素值是很高的，動輒幾百萬的像素值，通常我們需要修改某一範圍內的像素值，但是，獲取這一範圍的像素值我們使用Python中的列表這一數據結構，並使用for循環語句查找某一像素範圍內的數據是非常低效的。因此，OpenCV提供的一幅圖像的表示方法是以類似numpy中數組的結構。這種數據結構的優點是高效、精準。

有沒有更好的解決方案呢？

對於OpenCV的圖像數據結構，我們通常使用 array.item() 來獲取某一範圍的像素內容並使用array.itemset()設置該像素的信息，比較列表嵌套並使用for循環遍歷，是非常高效的。而且，程序的可讀性會更好。我們來看下面的例子。

import cv2import numpy as np

img=cv2.imread('test.jpg')

# 列印像素點(10,10)的R通道值

print(img.item(10,10,2))

# 設置像素點(10,10)的R通道為110

img.itemset((10,10,2),110)

# 列印像素點(10,10)的R通道值

print(img.item(10,10,2))

上述代碼可以準確獲取某一像素點的顏色數據。

好了，今天的內容就到這裡了，我們主要是學習了利用OpenCV獲取和設置一幅圖像的某一個像素點的顏色數據，甚至可以區分通道來設置。我們知道某一像素點的設置對於動輒幾百萬甚至上億（小米MIX Alpha，據說能拍出這種圖片）像素的圖片的設置來講，是毫無意義的。因此，在使用中我們需要的是能夠設置某一區域的像素點。我們下一篇內容具體來討論。歡迎大家留言討論。

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