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在OpenCV中，图像的像素值是以一个多维数组的形式表示的。上一篇已经介绍了cv::Mat类。对于图像中的每一个像素，可以通过Mat对象中的at<type>(i,j)函数（type可以是uchar、int等）获得Mat对象的像素值。

• 访问像素值：

cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(y, x); // 获取指定像素处的像素值
unsigned char r = pixel[2]; // 获取红色通道的像素值

• 修改像素值：

image.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(255, 0, 0); // 设置指定像素处的像素值为蓝色

对于一幅图片，如果想要对其中的一些像素点进行计算，一般通过Mat矩阵的二维循环逐一改变像素值。例如： 

  Mat image = imread("test.jpg");int rows = image.rows;int cols = image.cols;for (int i = 0; i < rows; i++){for (int j = 0; j < cols; j++){Vec3b& color = image.at<Vec3b>(i, j);color[0] = 255 - color[0]; // 修改 B 像素值color[1] = 255 - color[1]; // 修改 G 像素值color[2] = 255 - color[2]; // 修改 R 像素值}}imshow("image", image);waitKey();

这段代码演示了如何遍历图像的每个像素并反转BGR通道的值，然后显示处理后的图像。

其实很多图像变换再OpenCV中已经封装了相应的功能函数，不需要开发者进行像素级的操作，下面列举几个常用的OpenCV图像变换和像素运算，后续有机会还会专门讲解图像变换。

• 图像阈值化：

通过对图像进行阈值化操作，可以将像素值转换为二进制形式，用于图像分割、目标检测等应用。cv::threshold()是一个常用的函数，它将图像像素值与设定的阈值比较，根据条件将像素值设为给定的最大值或最小值。

cv::Mat grayImage; 
cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 将彩色图像转为灰度图像 
cv::Mat thresholdImage; 
cv::threshold(grayImage, thresholdImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY); // 将灰度图像进行二值化处理

• 图像像素算术运算：

可以对两个图像进行像素级的算术运算，如加法、减法、乘法或除法。函数cv::add()、cv::subtract()、cv::multiply()、cv::divide()等常用于图像的像素级算术运算。

cv::Mat image1 = cv::imread("image1.jpg"); 
cv::Mat image2 = cv::imread("image2.jpg"); 
cv::Mat result; 
cv::add(image1, image2, result); // 图像相加 
cv::Mat diff; 
cv::subtract(image1, image2, diff); // 图像相减

这些是OpenCV中常见的像素级相关操作和计算的示例，包括像素值的读取和修改、图像阈值化、像素算术运算等。通过对图像的每个像素进行操作和计算，我们可以实现丰富的图像处理和分析功能。

上述代码中还用到了图像读取的函数imread()。这个函数是OpenCV中图像加载的方法。除此之外还有一些常用的图像操作的方法，举例如下：

• 加载和保存图像：

cv::imread()函数可以读取多种图像格式的文件，例如JPEG、PNG等，cv::imwrite()函数可以将图像保存到磁盘上。例如：

  Mat image = imread("test.jpg");imwrite("output.jpg", image);

• 图像的基本处理：

OpenCV中提供了一些基本的图像处理函数，例如resize()（调整图像大小）、reshape()（调整通道数）、copyTo()（复制图像）等。例如：

  Mat image = imread("test.jpg");Mat resizedImage;resize(image, resizedImage, Size(128, 128));imshow("image", resizedImage);waitKey();

这段代码演示了如何将图像缩小并显示缩小后的图像。