（坐标是从0开始的，并且是相对图像原点的位置。图像原点或者是左上角 (img->origin=IPL_ORIGIN_TL) 或者是左下角 (img->origin=IPL_ORIGIN_BL) ）
假设有 8-bit 1－通道的图像 I (IplImage* img)：
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I(x,y) ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x]
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假设有 8-bit 3-通道的图像 I (IplImage* img)：
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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]
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例如，给点 (100,100) 的亮度增加 30 ，那么可以这样做：
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CvPoint pt = {100,100};
((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;
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或者更高效地：
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CvPoint pt = {100,100};
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;
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假设有 32-bit 浮点数, 1-通道 图像 I (IplImage* img)：
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I(x,y) ~ ((float*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x]
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现在，一般的情况下，假设有 N-通道，类型为 T 的图像：
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I(x,y)c ~ ((T*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*N + c]
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你可以使用宏 CV_IMAGE_ELEM( image_header, elemtype, y, x_Nc )
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I(x,y)c ~ CV_IMAGE_ELEM( img, T, y, x*N + c )
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也有针对各种图像（包括 4 通道图像）和矩阵的函数（cvGet2D, cvSet2D）， 但是它们非常慢。
