座標是從0開始的，並且是相對影象原點的位置。影象原點或者是左上角 (img->origin=ipl_origin_tl) 或者是左下角 (img->origin=ipl_origin_bl) ）
i(x,y) ~ ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x]
i(x,y)blue ~ ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x*3] i(x,y)green ~ ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x*3+1] i(x,y)red ~ ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x*3+2]例如，給點 (100,100) 的亮度增加 30 ，那麼可以這樣做：
cvpoint pt = ; ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*pt.y))[pt.x*3] += 30; ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*pt.y))[pt.x*3+1] += 30; ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*pt.y))[pt.x*3+2] += 30;或者更高效地：
cvpoint pt = ; uchar* temp_ptr = &((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*pt.y))[pt.x*3]; temp_ptr[0] += 30; temp_ptr[1] += 30; temp_ptr[2] += 30;
i(x,y) ~ ((float*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x]
i(x,y)c ~ ((t*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x*n + c]你可以使用巨集 cv_image_elem( image_header, elemtype, y, x_nc )
i(x,y)c ~ cv_image_elem( img, t, y, x*n + c )也有針對各種影象（包括 4 通道影象）和矩陣的函式（cvget2d, cvset2d）， 但是它們非常慢。
[ 編輯]
方法是類似的（下面的例子都是針對 0 起點的列和行）
m(i,j) ~ ((float*)(mat->data.ptr + mat->step*i))[j]
re m(i,j) ~ ((double*)(mat->data.ptr + mat->step*i))[j*2] im m(i,j) ~ ((double*)(mat->data.ptr + mat->step*i))[j*2+1]
m(i,j) ~ cv_mat_elem( mat, float, i, j ),例如，這兒是乙個 3x3 單位矩陣的初始化：
cv_mat_elem( mat, float, 0, 0 ) = 1.f; cv_mat_elem( mat, float, 0, 1 ) = 0.f; cv_mat_elem( mat, float, 0, 2 ) = 0.f; cv_mat_elem( mat, float, 1, 0 ) = 0.f; cv_mat_elem( mat, float, 1, 1 ) = 1.f; cv_mat_elem( mat, float, 1, 2 ) = 0.f; cv_mat_elem( mat, float, 2, 0 ) = 0.f; cv_mat_elem( mat, float, 2, 1 ) = 0.f; cv_mat_elem( mat, float, 2, 2 ) = 1.f;
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opencv畫素操作
1 bit depth 位元數 代表8bite,16bites,32bites,64bites 舉個例子吧 比如說,如 如果你現在建立了乙個儲存 灰度的mat物件,這個影象的大小為寬100,高100,那麼,現在這張 灰度中有10000個畫素點，它每乙個畫素點在記憶體空間所佔的空間大小是8bite,8...