下面是“python3.6+opencv3.4实现鼠标交互查看图片像素”的完整攻略：

准备工作

在开始实现该功能之前，需要先安装好以下两个工具：

1. python 3.6，可以从官方网站下载并安装；
2. opencv 3.4，可以在命令行运行以下命令安装：

pip install opencv-python==3.4.0.14

实现步骤

1. 导入必要的模块

在python代码中，我们需要导入以下几个模块：cv2用于读取图片，numpy用于处理图片数据，os用于确定图片路径。在代码的开头添加如下语句即可：

import cv2
import numpy as np
import os

1. 加载图片并获取像素值

使用cv2.imread()函数读取图片，并使用numpy的ndarray对象中的item()函数获取指定像素的RGB值。示例如下：

img = cv2.imread(os.path.join("path", "filename.jpg"))
pixel_value = img.item(y, x, c)
print(pixel_value)

其中，x，y代表像素坐标，c代表RGB中的颜色通道序号（0为蓝色，1为绿色，2为红色，BGR顺序）。

1. 实现交互查看像素

使用cv2.setMouseCallback()函数，在窗口中实现鼠标交互。该函数需要指定两个参数，第一个参数为窗口名称，第二个参数为鼠标响应的回调函数。示例如下：

def on_mouse(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        pixel_value = img.item(y, x, c)
        print(pixel_value)

cv2.namedWindow("image_window")
cv2.setMouseCallback("image_window", on_mouse)
while True:
    cv2.imshow("image_window", img)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们定义了一个on_mouse()回调函数，该函数检测到鼠标左键被按下时，获取指定像素的RGB值，并将其打印到控制台。为了实现该功能，我们需要将回调函数绑定到窗口中，并在这里创建无限循环来持续显示窗口。

以上就是使用python和opencv实现鼠标交互查看图片像素的完整攻略。

示例：

示例1

import cv2
import numpy as np
import os

def on_mouse(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        pixel_value = img.item(y, x, c)
        print(pixel_value)

img = cv2.imread(os.path.join("path", "example1.jpg"))
c = 0 # 红色通道
cv2.namedWindow("image_window")
cv2.setMouseCallback("image_window", on_mouse)
while True:
    cv2.imshow("image_window", img)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们打开了一张名为 example1.jpg 的图片，并将红色通道的值输出到控制台。

示例2

import cv2
import numpy as np
import os

def on_mouse(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        pixel_value = img.item(y, x, c)
        print(pixel_value)

img = cv2.imread(os.path.join("path", "example2.jpg"))
c = 1 # 绿色通道
cv2.namedWindow("image_window")
cv2.setMouseCallback("image_window", on_mouse)
while True:
    cv2.imshow("image_window", img)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们打开了一张名为 example2.jpg 的图片，并将绿色通道的值输出到控制台。