将一张灰度图片两个角的位置的像素均匀化全部化为统一值

您可以使用以下步骤将一张灰度图片两个角的位置的像素均匀化全部化为统一值：

1. 读取灰度图片并获取其宽度和高度。
2. 计算两个角的位置坐标，可以通过宽度和高度的比例来确定。
3. 获取两个角的像素值，将其加入一个列表中。
4. 计算列表中像素值的平均值。
5. 将两个角的位置的像素值全部替换为平均值。

以下是Python代码实现：

import cv2

# 读取灰度图片
img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 获取图片宽度和高度
height, width = img.shape[:2]

# 计算两个角的位置
top_left = (int(width * 0.1), int(height * 0.1))
bottom_right = (int(width * 0.9), int(height * 0.9))

# 获取两个角的像素值
pixels = []
for x in [top_left[0], bottom_right[0]]:
    for y in [top_left[1], bottom_right[1]]:
        pixels.append(img[y, x])

# 计算像素值的平均值
average_pixel = sum(pixels) // len(pixels)

# 替换两个角的像素值
for x in [top_left[0], bottom_right[0]]:
    for y in [top_left[1], bottom_right[1]]:
        img[y, x] = average_pixel

# 保存处理后的图片
cv2.imwrite('processed_image.png', img)

请注意，这只是一种简单的方法，并且未考虑图像中可能存在的噪声和其他因素。在实际应用中，您可能需要采用更高级的算法来实现更准确的像素均匀化。