python统计灰度图像中每行像素不为零的点的个数，绘制成图想

可以使用以下代码实现：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 统计每行像素不为零的点的个数
row_sum = np.sum(img != 0, axis=1)

# 绘制图像
plt.plot(row_sum)
plt.show()

这里假设灰度图像文件名为`gray_image.png`，首先使用OpenCV库的`imread()`函数读取灰度图像。然后使用NumPy库的`sum()`函数统计每行像素不为零的点的个数，`axis=1`参数指定对行进行求和。最后使用Matplotlib库的`plot()`函数绘制图像，`show()`函数显示图像。

相关问题

python统计二值图像中每行像素不为零的点的个数，绘制成图像

可以使用以下代码实现：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取二值图像
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将二值图像转换为布尔类型
img_bool = img.astype(np.bool)

# 统计每行像素不为零的点的个数
row_sum = np.sum(img_bool, axis=1)

# 绘制图像
plt.plot(row_sum)
plt.show()

这里假设二值图像文件名为`binary_image.png`，首先使用OpenCV库的`imread()`函数读取灰度图像。然后使用NumPy库的`astype()`函数将图像数据类型转换为布尔类型，像素值为0的点将被转换为False，像素值不为0的点将被转换为True。接着使用NumPy库的`sum()`函数统计每行像素不为零的点的个数，`axis=1`参数指定对行进行求和。最后使用Matplotlib库的`plot()`函数绘制图像，`show()`函数显示图像。

读取黑白图像，遍历每行每列，将白色点的个数绘制成直方图

好的，我来解答你的问题。

首先，你可以使用Python的Pillow库来读取黑白图像。然后，你需要遍历每行每列，并计算每行每列中白色点的个数。最后，将这些白色点的个数绘制成直方图。

下面是一个代码示例：

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取黑白图像
im = Image.open("image.png").convert("L")

# 获取图像宽度和高度
width, height = im.size

# 初始化直方图数据
hist = [0] * width

# 遍历每列，计算白色点的个数
for x in range(width):
    count = 0
    for y in range(height):
        if im.getpixel((x, y)) == 255:
            count += 1
    hist[x] = count

# 绘制直方图
plt.bar(range(width), hist)
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用Pillow库读取了一张黑白图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们遍历了每列，并计算了每列中白色点的个数。最后，我们使用Matplotlib库绘制了直方图。

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。