黑白线灰度传感器工作代码

黑白线（也称为条形码、二维码）灰度传感器的工作通常涉及到图像处理和边缘检测算法。以下是一个简单的Python示例，使用PIL（Python Imaging Library）库来读取图片并分析其灰度值：

from PIL import Image
import numpy as np

# 加载图片
def load_and_process_image(image_path):
    img = Image.open(image_path).convert('L')  # 转换为灰度模式
    pixels = np.array(img)  # 转换为numpy数组以便操作

    # 对像素进行二值化处理
    _, thresholded_img = cv2.threshold(pixels, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    # 找出线条的位置（这里假设是连续的黑色线条）
    edges = cv2.Canny(thresholded_img, low_threshold=50, high_threshold=150)
    
    return edges

# 使用函数并打印结果
edges = load_and_process_image('your_black_white_line_image.jpg')
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`load_and_process_image`函数首先加载图像并转换为灰度，然后应用Canny边缘检测算法找到线条的位置。`cv2.threshold`用于将像素值分为黑白色，`cv2.Canny`则识别出图像中的边缘。

请注意，这个代码需要安装OpenCV库（cv2），可以使用pip install opencv-python命令进行安装。实际工作中，你可能需要根据特定的黑白线结构调整阈值参数，以及可能还需要进一步的图像处理步骤。