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。