Question

从documentation，我找到了这个代码示例：

import cv2
import numpy

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

# Accessing only blue pixel
blue=img[100,100,0]
print blue # it prints 157

有人可以解释一下这句话：blue=img[100,100,0]？我不明白，因为要访问一个像素，我们只需要它的x和y坐标，所以我不明白这里的第三个坐标以及它与蓝色像素的关系。

Answer 1

img[100,100,0]返回坐标为[100,100]

的像素的蓝色通道值

要获取整个像素，我们只需运行此img[100,100]，它将提供一个BGR列表，例如[157, G, R]

示例：

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('photo.png') px=img[300,300] print px blue=img[300,300,0] print blue

<强>输出继电器：

[47 72 62 ] 47

47是由坐标（300,300）
定义的像素的蓝色通道强度
Antti Haapala
给出了这个答案

Answer 2

OpenCV中的图像表示为3D numpy ndarray。前两个轴（X和Y）代表像素矩阵。第三轴（Z）包含颜色通道（B，G，R）。你在这一行做的是通过x，y和z坐标选择一个像素。 img[100,100,0]中的第三个索引（0）是像素颜色值[B，G，R]数组中的第0个元素，因此是您的蓝色通道。我希望这会有所帮助。

Answer 3

如前所述，

img [100,100,0]返回坐标为[100,100]的像素的蓝色通道值

前两个数字是像素位置的[row, column]值，而第三个数字是颜色值。由于在这种情况下，我们将颜色值设置为0，因此我们正在访问蓝色值。如果我们将最后一个值从0更改为1或2，我们将分别访问绿色或红色值。

示例：

px = img[100,100] #we are accessing pixel location at [row,column]
print (px) 

#Accessing the blue, green and red intensity in the image
blue = img[100,100,0]
green = img[100,100,1]
red = img[100,100,2]

#printing intensity 
print (blue) 
print (green)
print (red)

输出：

我希望这会有所帮助。

Answer 4

以上答案还不够深入。如果你想了解img[100, 100, 0]为什么返回蓝色，我们必须检查img对象本身。

img 对象表示为 ndarray。为清楚起见，只需裁剪 5x5 像素的图像并检查它的实际情况。

>>>img.shape
(5, 5, 3)

>>>img
array([[[ 73, 121, 129],
    [ 67, 111, 122],
    [ 62,  97, 111],
    [ 72, 105, 121],
    [ 79, 115, 128]],

   [[ 72, 119, 134],
    [ 73, 119, 134],
    [ 70, 109, 124],
    [ 66, 104, 118],
    [ 63, 107, 118]],

   [[ 80, 125, 143],
    [ 66, 114, 132],
    [ 68, 111, 128],
    [ 63, 103, 117],
    [ 55,  99, 110]],

   [[104, 142, 164],
    [ 76, 122, 137],
    [ 77, 121, 138],
    [ 70, 109, 124],
    [ 57,  97, 109]],

   [[ 80, 117, 135],
    [ 66, 110, 124],
    [ 71, 114, 129],
    [ 86, 123, 137],
    [ 77, 115, 126]]], dtype=uint8)

>>> img[2, 2, 0]
68

Answer 5

看起来[100,100,0]不是像素坐标而是BGR颜色坐标。

BGR中的

[100, 100, 0]转换为十六进制的#006464，实际上是蓝色。

OpenCV：如何只访问蓝色像素？

5 个答案: