opencv-图像处理-行、列、通道

	img=cv2.imread('1P40G41214-5.jpg')
	print(img.shape)
	print(img[100,100])
	print(img[100,100,0])
	print(img[100,100,1])
	print(img[100,100,2])
#输出
# (1200, 1920, 3)
# [121 167 208]
# 121
# 167
# 208

我们知道 img.shape 中的三个值代表着行数、列数和通道，那么这些名词在图像中代表着什么？

行数和列数

• 这个比较好理解，在程序里我们可以把图像比作是矩阵，图像有高和宽，矩阵有行和列
• 习惯上，我们把图像的高看作是行，而把图像的宽看作是列
• 这样做的原因：所有对象的操作最终都是对像素点的操作，但是，图像的像素点很多，直接对像素点进行操作，工作量太大，而将对图像的操作转化成对矩阵的操作（事实上，所有的图像处理工具都是这样），利用矩阵运算，可以大大减轻工作量，提高工作效率。

通道

• 一幅彩色图像需要由三原色构成，每一个彩色的像素点都需要由蓝、绿、红三种颜色叠加而成
• 也就是说，我们可以把一幅彩色图像分为蓝、绿、红三层，这三层就可以看成是三个通道。（一个叫法而已）
• 我们可以根据通道数来判断图像的种类：3 为彩色图像，很容易判断灰度图像的通道数为 1
• 还有通道数为 2 和 4 的图像，但是这些图像不常用，这里就不介绍了，想了解的可以参照大佬的文章