用opencv-pycharm求出图片中两点间黑色部分的像素数并标记在黑色部分

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要导入OpenCV库和Numpy库。

import cv2
import numpy as np

接着，我们需要读入一张图片并进行灰度化处理。

img = cv2.imread('path/to/image')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，我们需要找到两点的坐标。这里我假设你已经知道了两点的坐标，分别为`(x1, y1)`和`(x2, y2)`。

接下来，我们需要找到两点之间的所有像素，并统计黑色像素的数量。

mask = np.zeros_like(gray)   # 创建一个和灰度图像大小相同的全黑图像
cv2.line(mask, (x1, y1), (x2, y2), 255, 1)   # 在mask上画出(x1, y1)到(x2, y2)的白线
pixels = np.where(mask == 255)   # 找到mask中像素值为255的位置
black_pixels = len(pixels[0]) - np.sum(gray[pixels] > 128)   # 统计黑色像素数量

这里我们首先创建了一个和灰度图像大小相同的全黑图像`mask`，然后在`mask`上画出了两点之间的白线。接着，我们使用`np.where()`函数找到了`mask`中像素值为255的位置，并统计了其中黑色像素的数量。

最后，我们可以将黑色像素的数量标记在图片上。

cv2.putText(img, f'{black_pixels} pixels', (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,255), 1)

这里我们使用了`cv2.putText()`函数，在图片上标记了黑色像素的数量。

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('path/to/image')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

x1, y1 = 100, 100   # 第一个点的坐标
x2, y2 = 200, 200   # 第二个点的坐标

mask = np.zeros_like(gray)
cv2.line(mask, (x1, y1), (x2, y2), 255, 1)
pixels = np.where(mask == 255)
black_pixels = len(pixels[0]) - np.sum(gray[pixels] > 128)

cv2.putText(img, f'{black_pixels} pixels', (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,255), 1)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

你可以将`path/to/image`替换成你想要处理的图片的路径。