4.2.2　访问单个像素

首先，你要知道什么是像素？

所有图像都是由像素构成的，像素是图像的基本元素。一个640×480的图像有640列（宽度）和480行（高度）。这个尺寸下的图像就有640×480=307200个像素。

灰阶图像中的每个像素有一个灰阶代表的值。在OpenCV中，有256种灰阶，从0到255。因此灰阶图像中有与每个像素相关联的灰阶值。

彩色图像中的像素还有另一层附加信息。在了解图像处理时，你很快就会熟悉好几种色彩模式。为简单起见，这里只考虑RGB色彩模式。

在OpenCV中，RGB（红色，绿色，蓝色）色彩模式中的彩色图像是与每个像素相关联的3元组：（B，G，R），如图4-1所示。

图4-1　RGB色彩模式

其中，顶部为灰阶渐变，较亮的像素接近255，而较暗的像素接近0；底部为RGB维恩图，其中较亮的像素更接近中心。

请注意，顺序是BGR而不是RGB。这是因为多年前OpenCV首次开发时，标准是BGR顺序。多年来，该标准现已变成RGB，但OpenCV仍然保留这种“遗留”的BGR排序，以确保之前编写的代码不会报错。

BGR 3元组的每个值的范围为[0，255]。那么，OpenCV中RGB图像中的每个像素一共有多少种颜色可能性？这很简单：256×256×256=16777216。

知道了什么是像素，下面我们来看如何查找图像中单个像素的值，具体实现代码如下：

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 # 访问位于x = 50，y = 100的RGB像素， #17
# 请记住OpenCV以BGR顺序存储图像而不是RGB #18
(B, G, R) = image[100, 50]  #19
print("R={}, G={}, B={}".format(R, G, B))   #20

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如前所示，图像尺寸为：width=768，height=512，depth=3。只要在最大宽度和高度范围内，就可以通过坐标方式来访问数组中的各个像素值。

代码image[100，50]会从x=50和y=100的像素位置产生3元组BGR值（再次注意，height是行数并且width是列数，你必须接受这种表述方式）。如上所述，OpenCV以BGR顺序存储图像（这与Matplotlib不同）。看看第19行就知道提取像素颜色值是多么的简单。

在终端上显示的像素值如下：

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 R=255, G=255, B=238

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