帮我给出用于python灰度预测的相关代码

在Python中进行灰度预测通常涉及到机器学习算法，特别是时间序列预测或图像识别方面的应用。这里有两个例子：

1. **图像验证码的灰度预测**[^1]:

import os
import cv2
import numpy as np

def split_picture(imagepath):
    gray = cv2.imread(imagepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取灰度图像
    # ... (继续执行预处理步骤，如特征提取或模型应用)
    return gray

# 假设你已经有一个训练好的CNN模型（例如VGG16用于验证码识别）
# 预测新验证码
new_images = ... # 加载新的100张验证码路径
predictions = []  
for image in new_images:
    gray_image = split_picture(image)
    # 对灰度图像应用模型并得到预测
    prediction = model.predict(gray_image)
    predictions.append(prediction)

2. **对于Excel数据的灰色预测**[^2]:

from graypy import GrayModel

# 假设你的数据已经在df['data']列中
data = df['data'].tolist()

# 创建GrayModel实例
model = GrayModel(data)

# 预测前确保准备好输入数据
new_data_points = ... # 新的数据点列表
predicted_values = model.predict(new_data_points)

# 输出预测结果
print(predicted_values)

在这两个例子中，关键在于将数据适配到相应的模型上，进行灰度处理（如果适用），然后调用模型进行预测。