python黑白图像检测

我试图使用python语言中的OpenCV识别图像是黑白图像还是彩色图像。我已经创建了一个黑白图像使用MS油漆检查相同。即使图像是黑白的，它仍然具有除0和255之外的RGB值。 下面是我使用过的代码和图片。我得到的输出是彩色图像。 我检查了RGB值，它们的值不是0和255，我无法调试为什么，有人能帮我吗

img = cv2.imread('C:/Comp_vision/image_data/black_and_white.jpg')

image_pixel =img.flatten()

bnw_cnt = sum(np.where((image_pixel == 0) | (image_pixel == 255), 1, 0))

if np.vectorize(bnw_cnt) == np.vectorize(image_pixel):
    print("Black and white image")
else:
    print ("Color image")

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当且仅当每个通道上的给定像素（x，y）值相等时，图像将具有黑白色

例如：

def检查灰色（img）：
对于范围内的x（img.shape[0]）
对于范围内的y（img.shape[1]）
b、 g，r==img[x，y]
如果不是（b==g==r）：
返回错误
返回真值

当且仅当每个通道上的给定像素（x，y）值相等时，图像将具有黑白颜色

例如：

def检查灰色（img）：
对于范围内的x（img.shape[0]）
对于范围内的y（img.shape[1]）
b、 g，r==img[x，y]
如果不是（b==g==r）：
返回错误
返回真值

禁用抗锯齿当您使用此特定图像进行测试时，还会下载其他图像。这些图像不是二进制图像（只有两种颜色黑色和白色），而是灰度图像。您可以计算图像的直方图。如果说99%的颜色接近黑色（比如245），那么你可以说，出于你的目的，图像是b/wi检查的，如果它们在某个特定的范围内，那么它们是非常分散的。因此，请发布一些图像，这样我们就不必猜测了…当你绘制时禁用抗锯齿我使用了这个特定的图像进行测试，还有其他下载的图像。这些图像不是二进制的（只有两种颜色的黑色和白色），而是灰度的。您可以计算图像的直方图。如果说99%的颜色接近黑色（比如245），那么你可以说，出于你的目的，图像是b/wi检查的，如果它们在某个特定范围内，那么它们是非常分散的。因此，请发布一些图像，这样我们就不必猜测了……这适用于灰色图像，我所关注的是黑白图像。添加条件elif b！=255或b！=0:return False此功能适用于灰色图像，我要查看的是黑白图像。添加条件elif b！=255或b！=0:返回False