一張圖像是由很多個像素組合而成的,，因為一個像素特別小,，而人眼的分辨率也是有限的,，所以我們平時看不出來,，能夠看到的只是一張光滑的圖像,。從下圖中我們可以看到,，將一張圖像的一部分放大之后,，我們會看到一個個小方塊,，這些小方塊便是一個個像素點了,。

現(xiàn)在知道了什么是像素點了,，那么像素點又是如何組成的呢?其實在計算機中每一種顏色都可以用 R G B 三種顏色分量來進行合成，也就是藍綠紅,。比如黃色,，我們就可以用 255 的紅色,、255 的綠色以及 0 的藍色組合而成。

所以對于每一個像素點來說,，計算機存儲的實際上就是 R G B 三種顏色的值,。對于一個 8 位顏色深度的圖片來說，R G B 的每一個顏色分量的取值范圍在 0 到 255,，共 256 個值,，也就是每一個通道都有 256 種顏色可取，那么對于 R G B 三通道組合成的像素點來說,，總共就有 256 的 3 次方種顏色可以取,，不同顏色的像素點共同組成了我們看到的形形色色的圖像。

到這里我們就知道了像素點是如何組成的,，我們再來看看我們平時所說的圖片的寬度和高度是什么吧,。對于下面的圖像，我們可以從屬性里看到,，寬度是 500 像素,，高度是 833 像素，這里的高度和寬度就是像素點的個數,，也就是說,，這個圖像在水平方向上有 500 個像素點，在豎直方向上有 833 個像素的,，總共有 500 * 833 個像素點,，而每個像素點都有 R G B 三個值。

上面就是我們需要提前了解的關于圖像像素的一些基本知識點,，了解了這些基本概念，我們就可以愉快地進行代碼編寫了,，下面我們一起來看看是如何對圖像的某個或者某些像素點進行讀取和寫入的操作吧,。

我們先來看看像素的讀取操作，對于像素的讀取,，我們使用的仍然是 Opencv 庫,。在讀取像素之前，我們先要通過 imread 載入一張圖像,，然后便可以對某像素點直接進行讀取操作了,。比如這里我們要讀出(100，200)位置處的像素點的 R G B 值,。同樣,，我將使用 Python 與 C# 進行對比展示。先來看看 Python代碼是如何實現(xiàn)的吧!

從圖中我們可以看出,，(100,，200)處的像素點的三通道值分別是 77,，52，2,。這里就完成了像素的讀取了,，是不是很簡單。下面我們再來看看 C# 代碼是如何實現(xiàn)的吧,。

可以看出,，最終結果是一樣的，只是在代碼編寫上略有區(qū)別,，不過也是特別簡單地實現(xiàn)了,。下面我們就來看看如何對像素進行寫入操作的吧!像素的寫入與讀取是相反的過程，但是同樣特別簡單,，短短幾行代碼便可實現(xiàn),。下面我們來通過對像素寫入的方式畫一個方框吧。

同樣最終結果是一樣的,，只是在代碼編寫上略有不同,。