1、如果图中每个象素的亮度都是0，那么此图看上去就是黑色的。
a=img*0
2、如果图中每个象素的亮度都是255，那么此图看上去就是白色的。
b=a+255
3、灰度图正是依靠不同的亮度，才得以区分出不同的事物。
灰度图是单通道图片，不会出现彩色效果。
4、下面统计图中亮度为50的象素的数目，在整个图片中所占的比例。
u,v=img.shape
k=0
for i in range(u):
for j in range(v):
if img[i,j]==50:
k=k+1
print(k)
5、这样,遍历整个图片,就得到了亮度为50的象素的数目。
但是,要统计出所有不同亮度的象素数，需要反复遍历图片256次吗?
其实不用，实际上遍历一次足矣。
c=[0]*256
每个象素，若亮度是a，就在c[a]的位置上加1。
for i in range(u):
for j in range(v):
c[img[i,j]]=c[img[i,j]]+1
print(c)
6、上面统计出了不同亮度的象素数目，同时除以象素的总数目，就得到不同亮度在图中的比重。
c0=np.array(c)
c1=c0/(u*v)
实际上,u*v=sum(c)
7、所谓的直方图,就是图象亮度的统计图。
plt.plot(c,color=g)
