python通过列扫描方式统计图像中黑色像素点

可以通过列扫描方式来统计图像中的黑色像素点，具体步骤如下：

1. 读取图像，将图像转换为灰度图像。
2. 定义一个空列表用于存储每一列中黑色像素点的个数。
3. 对于每一列，使用numpy库的sum函数统计该列中像素值为0的像素点的个数，并将结果添加到列表中。
4. 统计整张图像中的黑色像素点个数，即为列表中所有元素的总和。

下面是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

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

# 获取图像的宽度和高度
height, width = gray.shape[:2]

# 定义一个空列表用于存储每一列中黑色像素点的个数
black_pixels_per_column = []

# 对于每一列，统计该列中像素值为0的像素点的个数，并将结果添加到列表中
for i in range(width):
    column = gray[:, i]
    black_pixels = np.sum(column == 0)
    black_pixels_per_column.append(black_pixels)

# 统计整张图像中的黑色像素点个数
total_black_pixels = sum(black_pixels_per_column)

# 输出结果
print("整张图像中的黑色像素点个数:", total_black_pixels)

这个示例代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像，然后使用numpy库的sum函数对每一列进行像素值为0的像素点的个数统计，并将结果添加到一个列表中。最后，我们对这个列表求和，得到整张图像中黑色像素点的个数。