### 黑白图像的反色处理 对于黑白图像（灰度图），其像素值范围通常为 0 到 255，其中 0 表示黑色，255 表示白色。要实现黑白图像的反色处理，可以通过简单的数学运算完成：将每个像素值取补码，即 `new_pixel_value = 255 - old_pixel_value`。 以下是基于 OpenCV 的 Python 实现代码： ```python import cv2 # 加载原始图像并将其转换为灰度图 original_img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 反色处理 inverted_img = 255 - original_img # 显示原图和反色后的图像 cv2.imshow('Original Image', original_img) cv2.imshow('Inverted Image', inverted_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码通过加载一张灰度图像，并利用 NumPy 数组操作快速计算每像素的补码来实现反色效果[^1]。 如果需要批量处理多张图片，则可以扩展此逻辑如下所示： ```python import os import cv2 def invert_images(input_folder, output_folder): if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) for filename in os.listdir(input_folder): img_path = os.path.join(input_folder, filename) # 确保文件是图像格式 if not (img_path.endswith('.png') or img_path.endswith('.jpg')): continue # 转换为灰度图并进行反色处理 original_img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) inverted_img = 255 - original_img # 存储结果 output_path = os.path.join(output_folder, 'inverted_' + filename) cv2.imwrite(output_path, inverted_img) # 使用函数 invert_images('input_images', 'output_inverted') ``` 该脚本会遍历指定输入目录下的所有图片文件，逐一读取、执行反色处理并将结果保存到输出目录中[^2]。 #### 注意事项 - 输入图像应为灰度模式；如果不是，请先调用 `cv2.cvtColor()` 方法将其转换为灰度图。 - 如果遇到彩色图像而希望仅对其亮度通道进行反色处理，则需进一步分离色彩空间后再单独调整亮度分量。