像素处理
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一、像素处理
（1）读取像素
返回值=图像(位置参数)
灰度图像，返回灰度值。
BGR图像，返回值为B，G，R 的值。
示例：灰度图像，返回灰度值。
p=img[88,142]
print(p)
（1）修改像素
像素=新值
杨泽俊
目录
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1 OpenCV入门
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1.1 如何使用
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1.2 图像读入、显示与保存
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2 图像处理基础
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2.1 图像处理入门基础
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2.2 像素处理
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2.3 numpy访问像素
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2.4 获取图像属性
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2.5 感兴趣区域ROI
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2.6 通道操作
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3 图像运算
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3.1 图像加法
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3.2 图像融合
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3.3 位平面分解
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3.4 图像加密和解密
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3.5 数字水印
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4 色彩空间类型转换
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4.1 色彩类型转换
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5 几何变换
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5.1 图像缩放
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5.2 图像翻转
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6 阈值处理
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6.1 阈值理论知识
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6.2 阈值处理实践
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7 图像平滑处理
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7.1 均值滤波
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7.2 方框滤波
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7.3 高斯滤波
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7.4 中值滤波
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8 形态学操作
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8.1 图像腐蚀
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8.2 图像膨胀
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8.3 开运算
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8.4 闭运算
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8.5 梯度运算
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8.6 礼帽操作
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8.7 黑帽图像处理
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9 图像梯度
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9.1 Sobel理论基础
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9.2 Sobel算子及函数使用
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9.3 Scharr算子及函数使用
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9.4 Sobel算子和Scharr算子的比较
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9.5 Laplacian算子及函数使用
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10 canny边缘检测
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10.1 Canny边缘检测原理
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10.2 Canny函数及使用
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11 图像金字塔
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11.1 理论基础
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11.2 pyrDown函数及使用
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11.3 pyrUp函数及使用
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11.4 采样可逆性的研究
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11.5 拉普拉斯金字塔
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12 图像轮廓
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12.1 图像轮廓操作
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13 直方图
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13.1 直方图的概念
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13.2 绘制直方图
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13.3 使用OpenCV统计直方图
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13.4 绘制OpenCV统计直方图
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13.5 使用掩膜的直方图
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13.6 掩膜原理及演示
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13.7 直方图均衡化原理
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13.8 直方图均衡化函数equalizeHist
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13.9 subplot函数的使用
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13.10 matplotlib.pyplot.imshow函数的使用
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13.11 直方图均衡化对比
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14 傅里叶变换
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14.1 傅里叶变换的理论基础
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14.2 numpy实现傅里叶变换
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14.3 numpy实现逆傅里叶变换
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14.4 高通滤波演示
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14.5 OpenCV实现傅里叶变换
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14.6 OpenCV实现逆傅里叶变换
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14.7 低通滤波示例
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