本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
使用opencv时，经常用错(x、y)坐标和 (row、col) 坐标，所以写个博客总结一下。
1、创建全黑图像（opencv C++）
Mat img = Mat::zeros(Size(cols,rows), CV_8UC1); //全黑单通道图
Mat img = Mat::zeros(Size(cols,rows), CV_8UC3); //全黑三通道图
Mat img1 = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1); //生成一个与img同等大小的全黑单通道图
这里用的 图像尺寸 Size(cols,rows) 是 (col,row) 坐标。
2、单通道图像素值的读取（opencv C++）
这里就涉及到 (x、y)坐标与 (row、col) 坐标的区别了，opencv 中x轴是横轴（向右为正），y轴是纵轴（向下为正）。
所以opencv 中的 (x,y) 并不是 (row,col) 而是 (col,row)。
opencv中设置一个点 Point，其坐标 Point(x,y) 中的 (x,y) 就是(col,row)，即row行col列。
所以下面两种单通道图读取像素值的方法等价，注意读取的像素值不是int类型，而是uchar类型(0-255).
uchar value = img.at<uchar>(row, col); //读取第row行col列位置处的像素值
uchar value = img.at<uchar>(Point(x, y)); //读取Point(x, y)的像素值
3、三通道图像素值的读取（opencv C++）
三通道的像素值是按照 BGR 的顺序存储的，我们只能分别读取每个通道的像素值。
Vec3b value = img.at<Vec3b>(row, col); //三个通道的像素值存放在Vec3b容器中
uchar blue_value = img.at<Vec3b>(row, col)[0]; //value[0]
uchar green_value = img.at<Vec3b>(row, col)[1]; //value[1]
uchar red_value = img.at<Vec3b>(row, col)[2]; //value[2]
需要注意的是不是用坐标对三通道图像赋值，比如下面的例子，我们建立一个500行1000列的三通道全黑图像，想要将第300行800列的位置的像素值置为255。
#include <opencv2opencv.hpp>
#include <string>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
int rows=500;
int cols=1000;
Mat img = Mat::zeros(Size(cols,rows), CV_8UC3);
img.at<uchar>(300, 800) = 255;
Mat kernal = getStructuringElement(2, Size(20, 20));
dilate(img, img, kernal); //形态学膨胀
imshow("img", img);
waitKey(0);
return 0;
}
按照坐标比例，图像右下角的位置应该出现255的像素值，但实际情况是出现在了左下角：
这是因为三通道图是按照二维矩阵形式存储的（见《opencv 4 快速入门》P35），所以三通道图的二维矩阵大小并不是 rowscols，而是 rows(channels*cols)，其中channels是按照 BGR 排列的。
所以这个例子中 Mat img 的大小其实是 500*(31000) = 5003000，所以 (500，800)在img 的左下角而不是右下角。之所以是该像素点是红色是因为第800列刚好存放的是red通道，如果改为(500，2400)就会发现像素点是蓝色的：
想要对三通道图的某坐标赋像素值，可以分别对该坐标处的三个通道的像素值分别赋值来实现。
4、保存视频时的尺寸 （opencv C++）
创建保存视频文件的视频流的代码如下：
writer.open(save_path, codec, fps, Size(cols, rows), iscolor);
这里的视频尺寸 Size(cols, rows) 与创建图像时的尺寸是一样的，也是 cols*rows
5、裁剪图像 （opencv python）
使用 opencv-python 切片裁剪图像的代码如下：
import cv2
filePath = "test.jpg"
img = cv2.imread(filePath)
print(img.shape) # [rows, cols, channels]
dst = img[600:1300, 500:3500] # [row0 : row1, col0 : col1]
cv2.imwrite('new.jpg', dst)
