昨天我們學會了如何使用 OpenCV 讀取與顯示圖片，
今天我們要進一步「看懂這張圖片的結構」！

也就是要來認識「影像的屬性」：
✅ 圖片的高度與寬度
✅ 通道數（黑白 vs 彩色）
✅ 每個像素的資料型別
✅ 像素值的存取方式

這些資訊都很基礎，但在做影像處理前務必熟悉！

🖼️ 測試圖片準備

我們先準備一張圖片（如 image.jpg）放在程式同一層資料夾中，並讀取它：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')

📏 圖片尺寸與通道數（shape 屬性）

使用 .shape 可以快速看到圖片的三個維度：

print(img.shape)

範例輸出：

(300, 400, 3)

這代表什麼意思呢？

💡 如果是灰階圖（黑白），通道數會變成只有一個喔！

🎨 圖片資料型別（dtype）

每一個像素的數值，其實是儲存在某種「資料型別」中，可以使用 .dtype 來檢查：

print(img.dtype)

常見會顯示：

uint8

這表示每個通道的像素值是 8-bit 整數（0～255），這是 OpenCV 預設的格式。

🔢 圖片像素總數（size）

若想知道整張圖片總共多少個數值（像素 × 通道），可使用 .size：

print(img.size)

範例：

360000

如果是 400 × 300 × 3 通道的彩色圖，總像素值 = 400 × 300 × 3 = 360000

🔍 取出單一像素值（像素讀取）

可以使用 img[y, x] 的方式讀取單一像素的 BGR 值：

pixel = img[200, 300]
print("像素值：", pixel)

範例輸出：

[172 188 195]

代表這個像素是 B=172、G=188、R=195。
用昨天的方式打開圖片放大來看，可以對到這指定的位置，上面標示的BGR顏色就是像素值，如下圖。

💡 注意：座標順序是 img[高度, 寬度] = img[y, x]。

📌 今日結語

今天我們學會了如何查看一張圖片的基本資訊，包括：

• shape：高、寬、通道數
• dtype：資料型別（通常是 uint8）
• size：整張圖的像素數量
• img[y, x]：取單一像素值（BGR）

了解這些屬性，可以幫助你後面更容易進行影像的操作、切割、變形或分析！