本篇文章，将学习如何访问与修改像素值，获取图像的属性信息，设置感兴趣区域（ROI），拆分和合并图像等，本篇介绍的主要是numpy的方法而非OpenCV中的方法。
环境：Windows 7（64） python 3.6 opencv 3.4.2
一、访问与修改像素值
这个是比较简单，和操作数组类似，在此直接上代码。
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('1.jpg')
#访问像素
pixel = img[120,10]
print(pixel)
blue = img[120,10,0]
print(blue)
#修改像素值
img[120,10] = [0,0,0]
mod_pixel = img[120,10]
print(mod_pixel)
img[120,10,0] = 255
mod_blue = img[120,10,0]
print(mod_blue)
代码运行如下：
上图红框部分是访问和修改像素值的第二种方法（item和itemset）。推荐采用这种方法。
二、获取图像的属性信息
可以获得图像属性，如行数，列数和通道数，图像数据类型，像素数等。指令如下：
三、图像的感兴趣区域（ROI）
很多时候，我们都只需要使用图像的部分区域，可以提高准确度和速度。代码如下：
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('1.jpg')
roi = img[1:120,1:100]
img[100:219,100:199] = roi
cv.imshow('test',img)代码运行如下：
四、图像通道的分离和合并
有时候我们需要对某个通道单独处理，然后对单通道处理后，有时需要将其与其他通道合并。代码如下：
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('1.jpg')
#分离
b,g,r = cv.split(img)
#方法二：b = img[:,:,0]
cv.imshow('blue',b)
#合并
img = cv.merge((b,g,r))
cv.imshow('img',img)
代码运行如下：
