一張圖像是由很多個(gè)像素組合而成的,，因?yàn)橐粋€(gè)像素特別小,，而人眼的分辨率也是有限的,，所以我們平時(shí)看不出來,，能夠看到的只是一張光滑的圖像,。從下圖中我們可以看到,，將一張圖像的一部分放大之后,，我們會看到一個(gè)個(gè)小方塊,，這些小方塊便是一個(gè)個(gè)像素點(diǎn)了,。

現(xiàn)在知道了什么是像素點(diǎn)了,，那么像素點(diǎn)又是如何組成的呢?其實(shí)在計(jì)算機(jī)中每一種顏色都可以用 R G B 三種顏色分量來進(jìn)行合成，也就是藍(lán)綠紅,。比如黃色,，我們就可以用 255 的紅色、255 的綠色以及 0 的藍(lán)色組合而成,。

所以對于每一個(gè)像素點(diǎn)來說,，計(jì)算機(jī)存儲的實(shí)際上就是 R G B 三種顏色的值。對于一個(gè) 8 位顏色深度的圖片來說,，R G B 的每一個(gè)顏色分量的取值范圍在 0 到 255,，共 256 個(gè)值，也就是每一個(gè)通道都有 256 種顏色可取，那么對于 R G B 三通道組合成的像素點(diǎn)來說,，總共就有 256 的 3 次方種顏色可以取,，不同顏色的像素點(diǎn)共同組成了我們看到的形形色色的圖像。

到這里我們就知道了像素點(diǎn)是如何組成的,，我們再來看看我們平時(shí)所說的圖片的寬度和高度是什么吧,。對于下面的圖像，我們可以從屬性里看到,，寬度是 500 像素,，高度是 833 像素，這里的高度和寬度就是像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),，也就是說,，這個(gè)圖像在水平方向上有 500 個(gè)像素點(diǎn)，在豎直方向上有 833 個(gè)像素的,，總共有 500 * 833 個(gè)像素點(diǎn),，而每個(gè)像素點(diǎn)都有 R G B 三個(gè)值。

上面就是我們需要提前了解的關(guān)于圖像像素的一些基本知識點(diǎn),，了解了這些基本概念,，我們就可以愉快地進(jìn)行代碼編寫了，下面我們一起來看看是如何對圖像的某個(gè)或者某些像素點(diǎn)進(jìn)行讀取和寫入的操作吧,。

我們先來看看像素的讀取操作,，對于像素的讀取，我們使用的仍然是 Opencv 庫,。在讀取像素之前,，我們先要通過 imread 載入一張圖像，然后便可以對某像素點(diǎn)直接進(jìn)行讀取操作了,。比如這里我們要讀出(100,，200)位置處的像素點(diǎn)的 R G B 值。同樣,，我將使用 Python 與 C# 進(jìn)行對比展示,。先來看看 Python代碼是如何實(shí)現(xiàn)的吧!

從圖中我們可以看出，(100,，200)處的像素點(diǎn)的三通道值分別是 77,，52，2,。這里就完成了像素的讀取了,，是不是很簡單。下面我們再來看看 C# 代碼是如何實(shí)現(xiàn)的吧,。

可以看出,，最終結(jié)果是一樣的,，只是在代碼編寫上略有區(qū)別，不過也是特別簡單地實(shí)現(xiàn)了,。下面我們就來看看如何對像素進(jìn)行寫入操作的吧!像素的寫入與讀取是相反的過程,，但是同樣特別簡單，短短幾行代碼便可實(shí)現(xiàn),。下面我們來通過對像素寫入的方式畫一個(gè)方框吧,。

同樣最終結(jié)果是一樣的，只是在代碼編寫上略有不同,。