修改程序，遍历每行图像，并绘制成直方图。img = cv2.imread('1.tiff', -1) # 获取图像大小 height, width = img.shape[:2] # 遍历每一列，统计像素值大于0的点的个数 histogram = np.zeros(width) for i in range(width): count = 0 for j in range(height): if img[j, i] > 0: count += 1 histogram[i] = count

好的，以下是遍历每行图像并绘制成直方图的修改后的代码：

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

img = cv2.imread('1.tiff', -1)
height, width = img.shape[:2]

# 遍历每一行，统计像素值大于0的点的个数
histogram = np.zeros(height)
for i in range(height):
    count = 0
    for j in range(width):
        if img[i, j] > 0:
            count += 1
    histogram[i] = count

# 绘制直方图
plt.bar(range(height), histogram)
plt.show()

这段代码与之前的代码非常相似，但是它遍历了图像的每一行，计算了每一行中非零像素的数量，并将结果存储在 `histogram` 数组中。然后，我们使用 `plt.bar` 函数将直方图绘制出来。

请注意，由于我们现在是遍历每一行，因此在计算中使用的索引已被调换，即 `img[i, j]` 代表第 i 行、第 j 列的像素值。此外，我们使用了 `matplotlib` 库来绘制直方图。

相关问题

img = cv2.imread('1.tiff', -1)

这行代码使用 OpenCV 库中的 `cv2.imread()` 函数读取了名为 `1.tiff` 的图像文件，并将其存储在变量 `img` 中。

`cv2.imread()` 函数的第一个参数是要读取的图像文件名，可以是相对路径或绝对路径。第二个参数是一个标志，用于指定读取图像的方式。常用的标志包括：

- `cv2.IMREAD_COLOR`：读取彩色图像，忽略 alpha 通道，默认值为 1。
- `cv2.IMREAD_GRAYSCALE`：以灰度模式读取图像，忽略 alpha 通道，将图像转换为单通道灰度图像，默认值为 0。
- `cv2.IMREAD_UNCHANGED`：读取彩色图像，并保留 alpha 通道。

在这里，第二个参数使用的是 `-1`，表示读取原始图像，包括彩色通道、alpha 通道等所有信息。如果读取的是灰度图像，那么该参数可以直接省略，使用默认值即可。

img = cv2.imread('1.tiff', -1) print(img)在读取图像之后，为什么会出现像素点的值为负

在使用 OpenCV 库中的 `cv2.imread()` 函数读取图像时，如果图像文件的类型为 TIFF 格式，且其中包含了压缩信息（如 Packbits 压缩），则读取出来的像素值可能会出现负数的情况。

这是因为 TIFF 格式的图像文件中，像素值通常使用 8 位或 16 位无符号整数来表示。如果使用了压缩算法，在解压缩的过程中可能会出现负数。在 OpenCV 中，如果读取到负数像素值，则会将其转换为 0。

因此，如果读取的图像包含负数像素值，可以将其转换为 0 或者使用其他方式进行处理。