创建彩色图像数组时要将数组创建成三维数组，元素类型仍然为 无符号8位整数。创建好表示纯黑图像的三维数组后，复制出3个副 本，3个副本分别修改最后一个索引代表的元素值。根据BGR的顺 序，索引0表示蓝色分量，索引1表示绿色分量索引2表示红色分 量，让3个副本分别显示纯蓝、纯绿和纯红。

好的，这是一个关于图像处理的问题。以下是 Python 代码实现：

import numpy as np
import cv2

# 创建一个 100x100 的纯黑色图像数组
img = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.uint8)

# 复制三个副本
img_blue = np.copy(img)
img_green = np.copy(img)
img_red = np.copy(img)

# 将最后一个索引代表的元素值修改为纯蓝、纯绿、纯红
img_blue[:, :, 0] = 255  # 蓝色分量
img_green[:, :, 1] = 255  # 绿色分量
img_red[:, :, 2] = 255  # 红色分量

# 显示三个副本
cv2.imshow('Pure Blue', img_blue)
cv2.imshow('Pure Green', img_green)
cv2.imshow('Pure Red', img_red)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，我们使用 NumPy 创建了一个 100x100 的纯黑色图像数组，并复制了三个副本。然后，我们分别将三个副本的最后一个索引代表的元素值修改为纯蓝、纯绿和纯红，最后使用 OpenCV 显示出来。

相关问题

彩色图像转化为三维数组

彩色图像转化为三维数组可以使用 Python 的 PIL 库来实现。具体代码如下：

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open('image.jpg')
img_arr = np.array(img)

其中，`Image.open()` 方法用于打开图像文件，`np.array()` 方法将图像转化为三维数组。

需要注意的是，使用 PIL 库打开的图像默认为 RGB 模式，即每个像素点由三个值表示，分别代表红、绿、蓝三种颜色的强度。因此，转化为三维数组后，数组的第三个维度长度为 3。

创建一维数组，数组元素为1到n的正整数

Python代码实现：

n = 10  # 数组长度
arr = list(range(1, n+1))  # 创建数组
print(arr)

输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

说明：

首先定义一个变量n表示数组长度，然后用range函数生成一个从1到n的整数序列，再将其转换为列表即可得到所需的数组。