获取图像中像素的十六进制颜色编码和坐标

可以通过以下步骤实现：

首先，需要使用合适的编程语言和相关库来处理图像。常用的编程语言包括Python、Java、C++等，而常用的图像处理库包括OpenCV、PIL(Python Imaging Library)等。
加载图像：使用图像处理库中的函数加载待处理的图像文件。例如，使用OpenCV库的imread()函数可以加载图像文件。
遍历像素：通过遍历图像的每个像素，可以获取每个像素的颜色编码和坐标信息。不同的图像处理库提供了不同的方法来遍历像素，一般是通过访问图像的像素矩阵或使用迭代器来实现。
获取颜色编码：对于每个像素，可以获取其RGB（红绿蓝）颜色值。RGB颜色值由三个分量组成，分别表示红色、绿色和蓝色的亮度。将每个分量的值转换为十六进制格式，即可得到像素的十六进制颜色编码。
获取坐标信息：对于每个像素，可以获取其在图像中的坐标信息。坐标信息一般由像素的行号和列号表示，可以用来定位像素在图像中的位置。

以下是一个示例代码（使用Python和OpenCV库）来获取图像中像素的十六进制颜色编码和坐标：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像尺寸
height, width, _ = image.shape

# 遍历像素
for y in range(height):
    for x in range(width):
        # 获取像素的颜色编码
        b, g, r = image[y, x]
        hex_color = '#{:02x}{:02x}{:02x}'.format(r, g, b)
        
        # 获取像素的坐标
        coordinates = (x, y)
        
        # 打印颜色编码和坐标信息
        print('颜色编码：', hex_color)
        print('坐标信息：', coordinates)

在这个示例中，我们使用OpenCV库加载图像，并使用嵌套的循环遍历每个像素。对于每个像素，我们获取其RGB颜色值，并将其转换为十六进制格式。同时，我们也获取了像素的坐标信息，并打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和优化。另外，根据问题的要求，我不能提及具体的云计算品牌商，但你可以根据自己的需求选择适合的云计算服务提供商来存储和处理图像数据。