簡述

首先，cv2.imread()讀取的圖片默認(rèn)情況下為彩圖（三管道圖片）
所以，在定位到對應(yīng)(x,y)(x,y)像素點上的時候，得到的就是三維向量

如下代碼

代碼

import cv2 img = cv2.imread('Desktop.jpg') for i in range(3):print(img.item(150, 120, i), end=' ') print() print(img[150, 120])

輸出的結(jié)果是

22 16 9 [22 16 9]

解析：
通過img.item()操作，可以直接定位到對應(yīng)的區(qū)域。
同樣，通過img[a,b]操作也是可以直接定位到對應(yīng)的pixel（像素）

可以通過下面的代碼來進(jìn)行對比

import cv2 img = cv2.imread('Desktop.jpg') for i in range(3):print(img.item(150, 120, i), end=' ') print() for i in range(3):print(img[150, 120, i], end=' ') print()

輸出結(jié)果是：

22 16 9 22 16 9

區(qū)別：

import cv2 img = cv2.imread('Desktop.jpg') print(img.item(150, 120))

結(jié)果就是下面的錯誤

Traceback (most recent call last):File "D:/Code/Python/Project/opencv/test.py", line 3, in <module>print(img.item(150, 120)) ValueError: incorrect number of indices for array

但是我們之前在上面也看到了，其實是可以實現(xiàn)直接通過切片的方式來訪問的。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的img.item()跟img[x,y]的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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