#0-255 灰度图片的取值范围  颜色反转就是255-当前的灰度值import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image0.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)#深度deep=3 如果我们想进行灰度图片的话,可以把3改成1#表明我们1个像素只有1种颜色来构成 np.uint8定义一个无符号int类型for i in range(0,height):# for循环遍历图片中的每一个元素    for j in range(0,width):        grayPixel = gray[i,j]#定义一个像素 这个像素就是我们当前的每一个灰度值        dst[i,j] = 255-grayPixelcv2.imshow('dst',dst)cv2.waitKey(0)

#0-255 灰度图片的取值范围  颜色反转就是255-当前的灰度值import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image0.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)dst = np.zeros((height,width,1),np.uint8)#深度deep=3 如果我们想进行灰度图片的话,可以把3改成1#表明我们1个像素只有1种颜色来构成 np.uint8定义一个无符号int类型for i in range(0,height):# for循环遍历图片中的每一个元素    for j in range(0,width):        grayPixel = gray[i,j]#定义一个像素 这个像素就是我们当前的每一个灰度值        dst[i,j] = 255-grayPixelcv2.imshow('dst',dst)cv2.waitKey(0)

这一行是彩色图片的灰度处理，我们不需要进行灰度处理，我们需要处理的就是彩色图片。

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

这是彩色图片的颜色反转，有点类似于我们照相机上的底板效果。分成两种：灰度图像的颜色反转和彩色图像的颜色反转。二者都是用当前的最大值减去当前的像素值。

#RGB 255-R=newR#0-255 灰度图片的取值范围  颜色反转就是255-当前的灰度值import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image0.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]#gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)#深度deep=3 如果我们想进行灰度图片的话,可以把3改成1#表明1个像素值是由3个颜色来进行组成的 np.uint8定义一个无符号int类型for i in range(0,height):# for循环遍历图片中的每一个元素    for j in range(0,width):        (b,g,r) = img[i,j]#定义一个像素 这个像素就是我们当前的每一个灰度值 彩色图片的数据放到img中        dst[i,j] = (255-b,255-g,255-r)#颜色读取进来之后,我们可以以元组的形式把数据装载进去cv2.imshow('dst',dst)cv2.waitKey(0)