已知图像各个像素点的RGB值如何生成图像,最好是使用OpenCV

用mat 的话 直接imshow就行了 以下为伪代码：

#include <iostream>

#include <stack>

#include "opencv2/opencvhpp"

using namespace std;

using namespace cv;

Mat im(600,800,CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));//3个255 为颜色的三通道 BGR

imptr<uchar>(x)[y3]=color;// x,y 为点的坐标，color为你给定的颜色B

imptr<uchar>(x)[y3+1]=color;//x,y为点的坐标，color为你给定的颜色G

imptr<uchar>(x)[y3+2]=color;//x,y为点的坐标，color为你给定的颜色R

imshow("grayim",grayim);//生成

开始写OpenCV这篇文章的时候，不由想到，我的大学计算机图形学的第一门实 *** 课程就是灰度转化，拉普拉斯锐化等。其中灰度图的转化，是计算机图形学基础中基础，这里就顺着OpenCV的灰度的转化，来看看OpenCV一些基础的api。

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*** 作单个像素方法：

at(int y， int x)

cv::mat的成员函数： at(int y， int x)可以用来存取图像中对应坐标为（x，y）的元素坐标。但是在使用它时要注意，在编译期必须要已知图像的数据类型，这是因为cv::mat可以存放任意数据类型的元素。因此at方法的实现是用模板函数来实现的。

使用方法：假设提前已知一幅图像img的数据类型为 unsigned char型灰度图（单通道），要对坐标为(10,12)的像素重新赋值为128,则对应 *** 作如下

imgat<uchar>(12,10) = 128;

以上就是关于已知图像各个像素点的RGB值如何生成图像,最好是使用OpenCV全部的内容，包括:已知图像各个像素点的RGB值如何生成图像,最好是使用OpenCV、OpenCV (一)Mat基本 *** 作以及灰度图转化、如何用opencv提取一张图片的像素矩阵等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！