1.获取并修改图像中的像素点

我们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，绿，红值的数据组。对于灰度图像，仅返回相应的强度值。使用相同的方法对像素值进行修改。

import numpy as np

Import cv2 as cv

Img = cv.imread(‘  ’)

#获取某个像素点的值

Px = img[100,100]

#进获取蓝色通道的强度值

Blue = img[100,100,0]

#修改某个位置的像素值

Img[100,100]=[255,255,255]

2.获取图像的属性

图像属性包括行数，列数和通道数，图像数据类型，像素值等。

属性               API

形状               img.shape

图像大小           img.size

数据类型           img.dtype

3.图像通道的拆分与合并

有时需要在B,G,R通道图像上单独工作。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。你可以通过以下方式完成。

#通道拆分

B,g,r = cv.split(img)

#通道合并

Img = cv.merge((b,g,r))

4.色彩空间的改变

Opencv中有150多种颜色空间转换方法。最广泛使用的转换方法有两种，BGR<->Gray和BGR<->HSV。

API：

   cv.cvtColor(input_image,flag)

参数：input_image：进行颜色空间转换的图像

      flag：转换类型

        cv.COLOR_BGR2GRAY:BGR<->Gray

        cv.COLOR_BGR2HSV:BGR->HSV