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说到图像像素，肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样。
1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，可以设置的）。
2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候，x1并不是图片中对应点的x轴坐标，而是图片中对应点的y坐标（也就是编程中的pic.rows那行）。x2同理。
3. 如果所画图像是多通道的，比如说image图像的通道数时n，则使用Mat::at(x, y)时，其x的范围依旧是0到image的height，而y的取值范围则是0到image的width乘以n，因为这个时候是有n个通道，所以每个像素需要占有n列。但是如果在同样的情况下，使用Mat::at(point)来访问的话，则这时候可以不用考虑通道的个数，因为你要赋值给获取Mat::at(point)的值时，都不是一个数字，而是一个对应的n维向量。
4. 多通道图像在使用minMaxLoc()函数是不能给出其最大最小值坐标的，因为每个像素点其实有多个坐标，所以是不会给出的。因此在编程时，这2个位置应该给NULL。
Mat src=imread("image/color.jpg"); imshow("a",src); int i,j; int cPointR,cPointG,cPointB,cPoint;//currentPoint; for(i=1;i<src.rows;i++) for(j=1;j<src.cols;j++) { cPointB=src.at<Vec3b>(i,j)[0]; cPointG=src.at<Vec3b>(i,j)[1]; cPointR=src.at<Vec3b>(i,j)[2]; if(cPointB>100&cPointR<100&cPointG<100) { src.at<Vec3b>(i,j)[0]=0; //单通道是uchar，没有[0][1][2] src.at<Vec3b>(i,j)[1]=0; src.at<Vec3b>(i,j)[2]=0; } } imshow("da",src);
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Daringoo/p/4483864.html
