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最近看到一位博主，写了很多关于 Python图像处理 的系列博客，发现这位博主写的很有意思，于是就跟着它的博客去做了实验，还挺好玩的。然后根据他的博客，整理了一下我做的一些实验，方便后期查阅。
1 使用 OpenCV读写图像
我是在Python3.6和OpenCV进行操作，首先安装Anaconda和Pycharm。在Anaconda中的base环境下安装opencv模块，安装后的结果如下图所示。
然后，在Pycharm IDE下写程序，程序如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
#读取图片
img = cv2.imread("lena.tiff")
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()运行结果：
仅仅把图像读取出来还不够，还要知道OpenCV 模块下，一些函数如何使用，下面将依次介绍。
（1）读取图像
img = cv2.imread(文件名,[,参数])
其中参数：
参数(1) cv2.IMREAD_UNCHANGED (图像不可变)
参数(2) cv2.IMREAD_GRAYSCALE (灰度图像)
参数(3) cv2.IMREAD_COLOR (读入彩色图像)
参数(4) cv2.COLOR_BGR2RGB (图像通道BGR转成RGB)
（2）显示图像
cv2.imshow(窗口名, 图像名)
（3）窗口等待
cv2.waitKey(delay)
键盘绑定函数，共一个参数，表示等待毫秒数，将等待特定的几毫秒，看键盘是否有输入，返回值为ASCII值。如果其参数为0，则表示无限期的等待键盘输入；参数>0表示等待delay毫秒；参数<0表示等待键盘单击。
（4）删除所有窗口
cv2.destroyAllWindows() #删除所有窗口
cv2.destroyWindows() #删除指定的窗口
（5）存储(写入)图像
retval = cv2.imwrite(文件地址, 文件名)
下面是读取并写入的示例
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
#读取图片
img = cv2.imread("lena.tiff")
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#保存图像
cv2.imwrite("lalala.jpg", img)
2 OpenCV像素处理
（1）读取图像的像素
灰度图像直接返回灰度值，彩色图像则返回B、G、R三个分量。
注意：OpenCV读取图像是B、G、R存储显示，需要转换为R、G、B再进行图像处理。
（2）修改图像的像素值
修改图像的像素值，如果是灰度图像则直接赋值新像素即可，彩色图像依次给三个通道赋值即可。
例如：
灰度图像 修改像素值：
img[100,100] = 255
彩色图像 修改像素值：法1（彩色图像每个通道赋值为255）
img[100,100, 0] = 255
img[100,100, 1] = 255
img[100,100, 2] = 255
彩色图像 修改像素值：法2
img[100,100] = [255, 255, 255]
下面是代码示例
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
#读取图片
img = cv2.imread("lena.tiff", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#图像不可变
test=img[100,100]
print (test)
print ('-----------')
img[100,100] = [255, 255, 255]
#分别获取修改后BGR通道像素
blue = img[100,100,0]
print (blue)
green = img[100,100,1]
print (green)
red = img[100,100,2]
print (red)运行结果
下面将图像某个区域的像素进行更改，然后可以更直观的显示出来修改图像的像素。
（将 ：行100至200 和列300至400的像素区域设置为白色）
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
#读取图片
img = cv2.imread("lena.tiff", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#图像不可变
img[100:200,300:400] = [255, 255, 255] #行100至200 和列300至400的像素区域设置为白色
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()运行结果
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/81748802