写一段代码满足：1.截取两列摄像传入的图片 2.识别并给出两列截取图像中黑色部分的坐标

下面是一段满足你要求的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取摄像头图像
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头图像帧
    ret, frame = cap.read()

    # 截取两列图像
    height, width, _ = frame.shape
    col1 = frame[:, 0:width//2]
    col2 = frame[:, width//2:width]

    # 将图像转换为灰度图像
    gray_col1 = cv2.cvtColor(col1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_col2 = cv2.cvtColor(col2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 二值化处理
    _, thresh_col1 = cv2.threshold(gray_col1, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    _, thresh_col2 = cv2.threshold(gray_col2, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 查找黑色区域的轮廓
    contours_col1, _ = cv2.findContours(thresh_col1, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours_col2, _ = cv2.findContours(thresh_col2, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 绘制黑色区域的边界框并输出坐标
    for contour in contours_col1:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(col1, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        print("col1: ({}, {})".format(x, y))

    for contour in contours_col2:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(col2, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        print("col2: ({}, {})".format(x, y))

    # 显示结果图像
    cv2.imshow('col1', col1)
    cv2.imshow('col2', col2)

    # 按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意：这段代码假设你的摄像头图像是彩色图像。它首先从摄像头读取图像帧，然后将图像分为两列。接下来，将每一列图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。然后，使用cv2.findContours函数查找黑色区域的轮廓，并绘制边界框。最后，输出黑色区域的坐标并显示结果图像。按下 'q' 键可以退出循环。