Python 3.x 如何计算3通道图像中的黑色像素图像？

我想知道如何在3通道图像中找到黑色像素图像。我使用cv2.countNonZero（）查找非黑色像素，这样我可以从像素总数中减去，但它仅适用于单通道图像。哪一个应该使用Numpy、Opencv或keras以及如何使用？

使用Opencv，您可以简单地执行以下操作：

导入cv2
#加载输入图像
输入=cv2.imread（'images/colors.png'，cv2.imread\u COLOR）
#遮罩黑色像素
掩码=255*（（输入[：，：，0]==0）和（输入[：，：，1]==0）和（输入[：，：，2]==0））
#计数黑色像素
打印（“图像中的像素总数：+str（input.shape[0]*input.shape[1]））
打印（“图像中的黑色像素数：+str（cv2.countNonZero（掩码）））

这是我的输入图像：

这是生成的黑色像素遮罩：

这是输出：

图像中的像素总数：1474560
图像中的黑色像素数：258745