在图像处理中，图像的数字化是非常重要的环节，而读取图像的像素值是数字化的基础。C++作为一种高效的编程语言，可用于读取图像像素值，进而进行图像处理。

在C++中，我们可以使用OpenCV库来读取图像像素值。通常，图像是以3维数组的形式存储在计算机中，其中每个像素点的像素值存储在数组中的一个元素中。对于一个彩色图像，它通常由3个通道组成，即红色（R）、绿色（G）和蓝色（B），每个通道都有一个独立的像素值数组。

为了读取图像像素值，我们需要使用OpenCV库的imread()函数来加载图像。读取的图像是一个OpenCV的Mat类，它可以表示一个多维数组。接下来，我们可以使用Mat::at()函数来访问Mat对象中的像素值。

例如，以下代码展示了如何读取并访问一个像素点的像素值：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
  Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
  if (image.empty())
    std::cout << "Could not open image file!" << std::endl;
    return -1;
  
  // 访问像素值
  int x = 10, y = 20;
  Vec3b pixel = image.at<Vec3b>(Point(x, y));
  std::cout << "Pixel value at (" << x << "," << y << "): ";
  std::cout << "R=" << (int)pixel[2] << ", G=" << (int)pixel[1] << ", B=" << (int)pixel[0] << std::endl;
  return 0;
}

在上述代码中，我们使用了Mat::at()函数访问了图像中的一个像素点，并打印了该像素点的RGB值。需要注意的是，在使用Mat::at()函数时，需要指定访问像素点的位置，这里我们使用了Point函数来指定像素点的坐标。此外，Vec3b是一个三元素的向量类型，用于表示图像中一个像素点的RGB值。

通过上述代码，我们可以很方便地读取和操作图像像素值。这为我们实现图像处理提供了基础。例如，我们可以编写代码来对图像进行灰度化、二值化、滤波等一系列图像处理操作。

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