python读取图像灰度 python读取图像像素值

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm
像素是图像构成的基本单位，像素处理是图像处理的基本操作，可以通过位置索引的形式对图像内的元素进行访问、处理。

1．二值图像及灰度图像
需要说明的是，在OpenCV中，最小的数据类型是无符号的8位数。因此，在OpenCV中实际上并没有二值图像这种数据类型，二值图像经常是通过处理得到的，然后使用0表示黑色，使用255表示白色，可以将二值图像理解为特殊的灰度图像。
eg1:读取一个灰度图像，并对其像素进行访问、修改。
代码如下：

import cv2
img=cv2.imread("lena.bmp",0)
cv2.imshow("before",img)
for i in range(10,100):
    for j in range(80,100):
        img[i,j]=255
cv2.imshow("after",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在本例中，使用了一个嵌套循环语句，将图像img中“第10行到99行”与“第80列到99列”交叉区域内的像素值设置为255。从图像img上来看，该交叉区域被设置为白色。

运行结果如下：

左图是读取的原始图像，右图是经过修改后的图像。

2．彩色图像
RGB模式的彩色图像在读入OpenCV内进行处理时，会按照行方向依次读取该RGB图像的B通道、G通道、R通道的像素点，并将像素点以行为单位存储在ndarray的列中。例如，有一幅大小为R行×C列的原始RGB图像，其在OpenCV内以BGR模式的三维数组形式存储。
eg2:使用Numpy生成三维数组，用来观察三个通道值的变化情况。
代码如下：

import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((300,300,3),dtype=np.uint8)
img[:,0:100,0]=255
img[:,100:200,1]=255
img[:,200:300,2]=255
print("img=\n",img)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果如下：

eg3:读取一幅彩色图像，并对其像素进行访问、修改。

代码如下：

import cv2
img=cv2.imread("lenacolor.png")
cv2.imshow("before",img)
print("访问img[0,0]=",img[0,0])
print("访问img[0,0,0]=",img[0,0,0])
print("访问img[0,0,1]=",img[0,0,1])
print("访问img[0,0,2]=",img[0,0,2])
print("访问img[50,0]=",img[50,0])
print("访问img[100,0]=",img[100,0])
#区域1
for i in range(0,50):
    for j in range(0,100):
        for k in range(0,3):
            img[i,j,k]=255  #白色
#区域2
for i in range(50,100):
    for j in range(0,100):
        img[i,j]=[128,128,128]  #灰色
#区域3            
for i in range(100,150):
    for j in range(0,100):
        img[i,j]=0          #黑色
cv2.imshow("after",img)
print("修改后img[0,0]=",img[0,0])
print("修改后img[0,0,0]=",img[0,0,0])
print("修改后img[0,0,1]=",img[0,0,1])
print("修改后img[0,0,2]=",img[0,0,2])
print("修改后img[50,0]=",img[50,0])
print("修改后img[100,0]=",img[100,0])
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

上述程序进行了如下操作。

● 第2行使用imread()函数读取当前目录下的一幅彩色RGB图像。

● 第4行的img[0,0]语句会访问img中第0行第0列位置上的B通道、G通道、R通道三个像素点。

● 第5~7行分别会访问img中第0行第0列位置上的B通道、G通道、R通道三个像素点。

● 第8行的img[50,0]语句会访问第50行第0列位置上的B通道、G通道、R通道三个像素点。

● 第9行的img[100,0]语句会访问第100行第0列位置上的B通道、G通道、R通道三个像素点。

● 第10~14行使用三个for语句的嵌套循环，对图像左上角区域（即“第0行到第49行”与“第0列到第99列”的行列交叉区域，我们称之为区域1）内的像素值进行设定。借助img[i, j, k]=255语句将该区域内的三个通道的像素值都设置为255，让该区域变为白色。

● 第15~18行使用两个for语句的嵌套循环，对图像左上角位于区域1正下方的区域（即“第50行到第99行”与“第0列到第99列”的行列交叉区域，我们称之为区域2）内的像素值进行设定。借助img[i, j]=[128,128,128]语句将该区域内的三个通道的像素值都设置为128，让该区域变为灰色。

● 第19~21行使用两个for语句的嵌套循环，对图像左上角位于区域2正下方的区域（即“第100行到第149行”与“第0列到第99列”的行列交叉区域，我们称之为区域3）内的像素值进行设定。借助img[i, j]=0语句将该区域内的三个通道的像素值都设置为0，让该区域变为黑色。

运行程序，结果如下图所示，其中图（before）是读取的原始图像，图（after）是经过修改后的图像。

同时，在控制台会输出如下内容：

访问img[0,0]= [125 137 226]
访问img[0,0,0]= 125
访问img[0,0,1]= 137
访问img[0,0,2]= 226
访问img[50,0]= [114 136 230]
访问img[100,0]= [ 75  55 155]
修改后img[0,0]= [255 255 255]
修改后img[0,0,0]= 255
修改后img[0,0,1]= 255
修改后img[0,0,2]= 255
修改后img[50,0]= [128 128 128]
修改后img[100,0]= [0 0 0]