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在开始之前，我们先来说一下彩色图像的组成。所有我们现在看到的彩色图像都是可以由三原色（Red、Green、Blue，简称RGB）按照一定比例混合而成的。因此，只要我们知道了三原色的比例，就可以调制出某种颜色。我们用小方块组合在一起，许许多多的小方块就可以拼凑出一个图像来。因此，我们用数组来表示图像的方法就显得尤为重要。

在代码中，如果我们用黑白图像来表示的话，我们就可以分为01黑白图像和灰度值图像。01黑白图像中，我们只有0和1，所以表示的不是很清楚。而灰度值图像和RGB图像中，我们把图像分为255个等级，数字越大则颜色越浅，最深的0代表黑色，最浅的255代表白色或红色、蓝色和绿色。

接下来，我们来看代码。在代码中，我们首先导入OpenCV和NumPy的库，并定义一个函数access_pixels来处理图像。这个函数的主要作用是遍历图像中的每一个像素，并将每个像素的灰度值变换为255减去原值。这样，深色的区域会变成浅色，反之亦然。通过这个简单的变换，我们可以直观地观察图像中像素的颜色分布变化。

然后，我们创建一个新的图像。我们使用NumPy的函数np.zeros来初始化一个全零的数组。对于RGB图像，我们需要创建一个长和宽都为400的三维数组，其中每个通道（R、G、B）的值都初始化为0。接着，我们可以将其中一个通道设为全255，以显示纯色的边缘。

为了验证代码的正确性，我们使用cv.imread读取一个现有的图片文件，并使用cv.imshow显示处理后的结果。同时，我们还注入了一些调试信息，以便了解图像的尺寸和通道数。通过查看输出信息，我们可以确认图像是否被正确读取和处理。

此外，我们还尝试了对图像进行一些基本的操作，比如计算处理时间。通过记录开始和结束时间，使用cv.getTickFrequency获取时间间隔，可以计算出处理像素所需的时间。这对于评估代码的效率非常有用。

在实际编码过程中，我们遇到了一个问题：在创建单通道图像时，OpenCV的显示函数cv.imshow可能会报错，原因是图像的数据类型不匹配。经过检查，我们发现自己忘记将数组转换为uint8类型。正确的做法是使用dtype=np.uint8来指定数据类型。这个小错误让我们意识到细节处理的重要性。

通过实践，我们对OpenCV和NumPy的结合使用有了更深入的理解。理解RGB图像的基础知识、掌握NumPy数组操作的方法，以及熟悉OpenCV的函数调用，对我们来说是一个宝贵的学习过程。虽然过程中遇到了一些小问题，但通过不断的调试和查阅资料，我们能够顺利完成代码的编写和测试。

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