Question

在 OpenCV 教程中，我们将介绍一些我们可以做的简单图像操作。 每个视频分解成帧。 然后每一帧，就像一个图像，分解成存储在行和列中的，帧/图片中的像素。 每个像素都有一个坐标位置，每个像素都由颜色值组成。 让我们列举访问不同的位的一些例子。

我们将像往常一样读取图像（如果可以，请使用自己的图像，但这里是我在这里使用的图像）：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('watch.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)

现在我们可以实际引用特定像素，像这样：

px = img[55,55]

下面我们可以实际修改像素：

img[55,55] = [255,255,255]

之后重新引用：

px = img[55,55]
print(px)

现在应该不同了，下面我们可以引用 ROI，图像区域：

px = img[100:150,100:150]
print(px)

我们也可以修改 ROI，像这样：

img[100:150,100:150] = [255,255,255]

我们可以引用我们的图像的特定特征：

print(img.shape)
print(img.size)
print(img.dtype)

我们可以像这样执行操作：

watch_face = img[37:111,107:194]
img[0:74,0:87] = watch_face

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这会处理我的图像，但是可能不能用于你的图像，取决于尺寸。这是我的输出：

这些是一些简单的操作。 在下一个教程中，我们将介绍一些我们可以执行的更高级的图像操作。