六、修改灰度图像左上角30行50列的区域的像素为纯白色，显示修改后的图像效果。

假设要修改的灰度图像为gray_img，可以使用以下代码实现：

import cv2

# 读取灰度图像
gray_img = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将左上角30行50列区域的像素设为255（纯白色）
gray_img[:30, :50] = 255

# 显示修改后的图像
cv2.imshow('Modified Image', gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`[:30, :50]`表示选择前30行和前50列的区域，即左上角30行50列的区域。将该区域的像素值设为255即可将其变成纯白色。最后通过cv2.imshow()函数显示修改后的图像，并通过cv2.waitKey()等待用户按下任意键来关闭窗口。

相关问题

Matlab 灰度图像只显示部分灰度值区域，其他灰度值区域为黑色

你可以使用 `imadjust` 函数来调整图像的灰度范围，使其显示所需的灰度值区域。

例如，如果你想将像的灰度范围从 50 到 200 转换为 0 255，可以使用以下代码：

img = imread('your_image.png');
img_adjusted = imadjust(img, [50/255, 200/255], [0, 1]);
imshow(img_adjusted);

其中，`[50/255, 200/255]` 指定原始图像的灰度范围，`[0, 1]` 指定目标灰度范围。这会将原始图像中的灰度值从 50 到 200 映射到 0 到 255。

如果你想将图像的灰度范围扩展到整个 0 到 255 的范围，可以使用 `imadjust` 的默认参数：

img = imread('your_image.png');
img_adjusted = imadjust(img);
imshow(img_adjusted);

这会将图像的灰度范围扩展到整个 0 到 255 的范围。

python统计灰度图像中每行像素不为零的点的个数，绘制成图想

可以使用以下代码实现：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('gray_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 统计每行像素不为零的点的个数
row_sum = np.sum(img != 0, axis=1)

# 绘制图像
plt.plot(row_sum)
plt.show()

这里假设灰度图像文件名为`gray_image.png`，首先使用OpenCV库的`imread()`函数读取灰度图像。然后使用NumPy库的`sum()`函数统计每行像素不为零的点的个数，`axis=1`参数指定对行进行求和。最后使用Matplotlib库的`plot()`函数绘制图像，`show()`函数显示图像。