本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素》，作者： eastmount。

一.传统读取像素方法

1.灰度图像，返回灰度值。

返回值=图像(位置参数)，例：p = img[88,142] print§

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2#读取图片img = cv2.imread("picture.bmp", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#灰度图像p = img[88, 142]print(p)#显示图像cv2.imshow("Demo", img)#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#写入图像cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)

输出结果如下图所示：[131 131 131]，由于该图是24位BMP，B=G=R输出三个相同的结果，有的图像仅有一个像素点则输出一个值。

2.BGR图像，返回值为B、G、R的值。

例：

b = img[78, 125, 0] print(b)

g = img[78, 125, 1] print(g)

r = img[78,125, 2] print®

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2#读取图片img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#BGR图像b = img[78, 125, 0]print(b)g = img[78, 125, 1]print(g)r = img[78, 125, 2]print(r)#方法二bgr = img[78, 125]print(bgr)#显示图像cv2.imshow("Demo", img)#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#写入图像cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)

输出像素和图像如下所示：

155

104

61

[155 104 61]

二.传统修改像素方法

1.修改单个像素值

BGR图像可以通过位置参数直接访问像素值并进行修改，输出结果如下所示：

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2#读取图片img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#BGR图像print(img[78, 125, 0])print(img[78, 125, 1])print(img[78, 125, 2])#修改像素img[78, 125, 0] = 255img[78, 125, 1] = 255img[78, 125, 2] =255print(img[78, 125])img[78, 125] = [10, 10, 10]print(img[78, 125, 0])print(img[78, 125, 1])print(img[78, 125, 2])#方法二print(img[78, 125])img[78, 125] = [10, 10, 10]print(img[78, 125])

输出结果如下所示，通过两种方法分别将B、G、R像素值修改为255和0。

155

104

61

255

255

255

[255 255 255]

[10 10 10]

2.修改区域像素

通过访问图像数组的位置区域实现区域像素修改，比如 [100:150,400:500] 是访问第100到150行，400到500列的区域，再对该区域像素进行修改。代码如下所示：

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2#读取图片img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#BGR图像img[100:150, 400:500] = [255, 255, 0]#显示图像cv2.imshow("Demo", img)#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#写入图像cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)

输出结果如下图所示，[255, 255, 0]是浅蓝色。

三.Numpy读取像素方法

使用Numpy进行像素读取，调用方式如下：

返回值 = 图像.item(位置参数)

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy#读取图片img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#Numpy读取像素blue = img.item(78, 100, 0)green = img.item(78, 100, 1)red = img.item(78, 100, 2)print(blue)print(green)print(red)#显示图像cv2.imshow("Demo", img)#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下，注意OpenCV读取图像通道是BGR，也可以转换成RGB在进行处理。

155

104

61

四.Numpy修改像素方法

使用Numpy的itemset函数修改像素，调用方式如下：

图像.itemset(位置, 新值)

例如：img.itemset((88,99), 255)

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy#读取图片img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#Numpy读取像素print(img.item(78, 100, 0))print(img.item(78, 100, 1))print(img.item(78, 100, 2))img.itemset((78, 100, 0), 100)img.itemset((78, 100, 1), 100)img.itemset((78, 100, 2), 100)print(img.item(78, 100, 0))print(img.item(78, 100, 1))print(img.item(78, 100, 2))

输出结果如下：

155

104

61

100

100

100

也可以同时输出B、G、R三个值，核心代码如下：

print(img[78, 78])img.itemset((78, 78, 0), 0)img.itemset((78, 78, 1), 0)img.itemset((78, 78, 2), 0)print(img[78, 78])#[155 104 61]#[0 0 0]

希望文章对大家有所帮助，如果有错误或不足之处，还请海涵。

本文摘录自eastmount X华为云开发者社区联合出品的电子书《从零到一 • Python图像处理及识别》。

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