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。

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修改程序，将判断条件改为不为黑色点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] != 0 or img[j, i][1] != 0 : count += 1 histogram[i] = count

好的，你的修改完全正确！这个代码可以读取.tiff格式的黑白图像，遍历每一列，统计像素值不为黑色的点的个数，然后将这些点的个数绘制成直方图。

下面是修改后的代码：

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

# 读取tiff格式的黑白图像
img = cv2.imread('1.tiff', -1)

# 获取图像大小
height, width = img.shape[:2]

# 遍历每一列，统计像素值不为黑色的点的个数
histogram = np.zeros(width)
for i in range(width):
    count = 0
    for j in range(height):
        if img[j, i][0] != 0 or img[j, i][1] != 0:
            count += 1
    histogram[i] = count

# 创建空白图像
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制直方图
ax.plot(range(width), histogram)

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用OpenCV库读取了一张.tiff格式的黑白图像，并获取了图像的大小。然后，我们遍历了每一列，并统计了每一列中像素值不为黑色的点的个数。最后，我们使用Matplotlib库绘制了直方图，并将其显示出来。

希望这个示例能够帮助到你！如果你还有其他问题，可以继续问我。

程序运行提示cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'

这个错误通常是由于OpenCV库无法正确读取图像文件导致的。可能的原因包括文件路径不正确、文件格式不受支持，或者文件损坏等。

为了修复这个问题，你可以先检查一下你的代码中读取图像的路径是否正确，确保文件存在并且格式正确。此外，你还可以使用一些图像查看器程序（如Windows自带的照片应用程序或者Photoshop等），打开这个图像文件，看看是否能够正常显示。

如果你确定了文件路径和格式都是正确的，并且图像文件也没有损坏，那么你可以尝试使用OpenCV库中的`cv2.imdecode()`函数来读取图像文件，代码如下：

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

# 读取tiff格式的彩色图像
with open('1.tiff', 'rb') as f:
    img_data = f.read()
img = cv2.imdecode(np.frombuffer(img_data, np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 将图像转换为灰度模式
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取图像大小
height, width = gray.shape[:2]

# 遍历每一列，统计像素值不为黑色的点的个数
histogram = np.zeros(width)
for i in range(width):
    count = 0
    for j in range(height):
        if gray[j, i] != 0:
            count += 1
    histogram[i] = count

# 创建空白图像
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制直方图
ax.plot(range(width), histogram)

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们使用了`with open()`语句读取了.tiff格式的彩色图像文件，并使用`cv2.imdecode()`函数将文件数据解码为OpenCV的图像格式。然后，我们将图像转换为灰度模式，并遍历了每一列，统计了每一列中像素值不为黑色的点的个数。最后，我们使用Matplotlib库绘制了直方图，并将其显示出来。

希望这个示例能够帮助到你！如果你还有其他问题，可以继续问我。