img.item()跟img[x,y]

简述

首先，cv2.imread()读取的图片默认情况下为彩图（三管道图片）
所以，在定位到对应(x,y)(x,y)像素点上的时候，得到的就是三维向量

如下代码

代码

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

输出的结果是

22 16 9 [22 16 9]

解析：
通过img.item()操作，可以直接定位到对应的区域。
同样，通过img[a,b]操作也是可以直接定位到对应的pixel（像素）

可以通过下面的代码来进行对比

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()

输出结果是：

22 16 9 22 16 9

区别：

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

结果就是下面的错误

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

但是我们之前在上面也看到了，其实是可以实现直接通过切片的方式来访问的。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的img.item()跟img[x,y]的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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