opencv参考灰度操作示例代码，实现“由白向黑”的灰度图像变化程序

在OpenCV中，实现"由白向黑"的灰度图像变化，实际上是在将图像从高亮度级别逐渐降低到低亮度级别。这种效果通常通过线性灰度变换来完成，比如将每个像素值减去一个阈值，使其变为黑色。下面是一个简单的Python示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义最大灰度值和目标最小灰度值
max_gray_value = image.max()
target_min_gray_value = 0  # 黑色对应的目标灰度值

# 计算灰度值的变化步长
step = (max_gray_value - target_min_gray_value) / (image.shape[0] * image.shape[1])

# 应用灰度变化
new_image = np.zeros_like(image)
for i in range(image.shape[0]):
    for j in range(image.shape[1]):
        new_image[i][j] = int(image[i][j] - step * (i*j))  # 线性递减

# 将新图像赋值回原图像（假设这里不需要保存原始图像）
image[:] = new_image

# 显示结果
cv2.imshow("From White to Black", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们遍历图像的每一个像素，并根据其位置（`i*j`）应用线性递减，使得图像从白色逐渐变黑。