使用Numpy结合OpenCV统计图像黑白像素数量结果与实际不符如何解决

cv2.imread默认以BGR三通道格式读取图像，哪怕输入图像本身是单通道灰度图，读入后也会被转换为3通道格式，每个像素对应B、G、R三个数值。你当前代码直接对整个三通道数组做相等判断并统计，会把单个像素的三个通道值分别计数：

• 1个纯白色像素三通道值均为255，会被统计为3次符合img==255的结果，3个白色像素刚好对应你输出的9次统计值
• 1个纯黑色像素三通道值均为0，会被统计为3次符合img==0的结果，和你输出的36次黑色统计值匹配

方案1：读取时直接加载为灰度图 #

修改imread的读取参数，指定单通道灰度读取，修改对应代码行：

# 第二个参数指定灰度模式读取，读入后数组为二维单通道
img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

读取后不需要再处理通道维度，后续统计逻辑可以直接复用，统计结果就是实际像素数量。

方案2：三通道图像判断时按像素维度聚合 #

如果必须保留三通道读取的逻辑，统计时增加维度判断，要求单像素的三个通道全部满足条件才计数：

# axis=-1 指最后一个维度（通道维度）全部满足条件才计数
number_of_white_pix = np.sum((img == 255).all(axis=-1))
number_of_black_pix = np.sum((img == 0).all(axis=-1))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者WordP