处理一个大文件夹，含有2000个小文件夹，只处理其中二十个文件夹里面多张图片，依次遍历每一个文件夹的第二张起的图片的像素点，把第一张图片像素点为255的标为1，把第二张图片像素点为255的标为2，以此类推，最后写入新建黑色图片的相同位置

这个任务可以通过Python来实现。下面是一个基本的实现过程：

import os
from PIL import Image

# 遍历文件夹
folder_path = 'your/folder/path'
folders = os.listdir(folder_path)

# 只处理其中的20个文件夹
for folder in folders[:20]:
    folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder)
    if os.path.isdir(folder_full_path):
        # 获取文件夹中的所有图片
        images = os.listdir(folder_full_path)
        for i, img_name in enumerate(images[1:]):  # 从第二张图片开始处理
            img_path = os.path.join(folder_full_path, img_name)
            with Image.open(img_path) as img:
                pixels = img.load()  # 获取像素点
                for x in range(img.width):
                    for y in range(img.height):
                        if pixels[x, y] == 255:  # 根据像素点的值进行标记
                            pixels[x, y] = i + 1
            # 将标记后的图片保存
            new_img_path = os.path.join(folder_full_path, f'new_{img_name}')
            img.save(new_img_path)

上述代码中，我们使用了Python内置的`os`模块来遍历文件夹，使用了Pillow库（PIL）来处理图片。具体实现过程如下：

1. 遍历文件夹，只处理其中的20个文件夹。
2. 对于每个文件夹，获取其中的所有图片。
3. 对于每个图片，从第二张图片开始处理。使用`Image.open()`打开图片，并使用`load()`方法获取像素点。
4. 遍历每个像素点，如果像素点的值为255，则将其标记为当前图片的序号（即当前图片是第几张被处理的图片）。
5. 将标记后的图片保存到当前文件夹下，并加上前缀“new_”。

这个实现过程可以根据具体需求进行修改和优化。