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几乎所有以上的操作，与Numpy 的关系都比与OpenCV 的关系更加紧密，因此熟练Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码。
获取像素值并修改
代码：
1 # 2 3 import cv2 4 import numpy as np 5 6 # 首先打开一张图片 7 img=cv2.imread(‘Koala.jpg‘) 8 9 # 在图片中获取一个像素点 10 px=img[100,100] 11 # 打印出像素值,BGR图片显示【B,G,R】值 12 print px 13 14 # 第三个参数0,1,2分别代表B,G,R 15 blue=img[100,100,0] 16 green=img[100,100,1] 17 red=img[100,100,2] 18 19 print blue 20 print green 21 print red 22 23 # 打印结果： 24 # [143 152 161] 25 # 143 26 # 152 27 # 161 28 29 # 类似的方式可以用于修改像素值 30 img[100,100]=[255,255,255] 31 print img[100,100] 32 # 打印结果：[255 255 255] 33 34 # 效率更快的方法,numpy中这些方法经过快速矩阵运算的优化 35 # 显示[10,10]位置的R值 36 print img.item(10,10,2) 37 # 修改它并显示 38 img.itemset((10,10,2),200) 39 print img.item(10,10,2) 40 #打印结果： 41 # 108 42 # 200
注意：
Numpy 是经过优化了的进行快速矩阵运算的软件包。所以我们不推荐逐个获取像素值并修改，这样会很慢，能有矩阵运算就不要用循环。
对于获取每一个像素值，也许使用Numpy 的array.item() 和array.itemset() 会更好。但是返回值是标量。如果你想获得所有B，G，R 的值，
你需要使用array.item() 分割他们。
获取图像的属性（信息）
看代码：
1 import cv2 2 import numpy as np 3 4 # 首先打开一张图片 5 img=cv2.imread(‘Koala.jpg‘) 6 7 #图像形状 8 print img.shape 9 ## (384L, 512L, 3L) 10 11 # 像素的数量 12 print img.size 13 ## 589824 14 15 # 图像的数据类型 16 print img.dtype 17 ## uint8
图像ROI
参照PDF中的一个例子，直接拿过来：
1 import cv2 2 import numpy as np 3 img=cv2.imread(‘/home/duan/workspace/opencv/images/roi.jpg‘) 4 5 ball=img[280:340,330:390] 6 img[273:333,100:160]=ball 7 8 cv2.imshow(‘image‘,img) 9 cv2.waitKey(0) 10 cv2.destroyAllWindows()
结果：图中的球的部分整体复制一块到其他位置
图像通道的拆分及合并
未完成，待续。。。。。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/jerrybaby/p/5849960.html
