`np.ones()` 颜色解释

在OpenCV中，如果你使用 np.ones() 创建了一个灰度图像（二维数组），并使用 cv2.circle() 函数绘制一个圆，而没有指定 dtype，NumPy 默认会创建一个浮点类型的数组，其值的范围是 1.0 到 1.0。当你在这样的数组上绘制时，任何非零的值都会被OpenCV解释为白色（或最亮的颜色）。

然而，你使用的是颜色 (0, 0, 255)，这在RGB图像中代表蓝色。但是，由于 magic_board 是一个灰度图像（二维数组），OpenCV会将这个颜色映射到灰度值上。在这种情况下，颜色的每个分量 (0, 0, 255) 会被分别映射到一个灰度值上。由于灰度图像只有一个颜色通道，它将使用这三个分量中的最小值作为灰度值，这就是0。

这里是你代码中相关部分的解释：

magic_board = np.ones((200, 200))  # 创建一个灰度图像，所有值为1.0
cv2.circle(magic_board, (22, 22), 11, (0, 0, 255), -1)  # 在图像上绘制一个圆

• np.ones((200, 200)) 创建了一个200x200像素的灰度图像，其中所有像素的灰度值为1.0。
• cv2.circle() 函数在图像上绘制一个圆。由于 magic_board 是一个灰度图像，颜色 (0, 0, 255) 中的每个分量 (0, 0, 255) 被映射到一个灰度值上。由于使用了 -1 作为半径参数，这表示填充整个圆，而圆的颜色由 (0, 0, 255) 决定。在灰度图像中，颜色分量 (0, 0, 255) 将被映射为0（红色分量为0，绿色通道也为0，蓝色分量为255，但因为是灰度图，所以只取最小的颜色分量值作为灰度值）。

因此，如果你看到的是一个黑色的实心圆，这实际上是因为灰度值被设置为0，而0在灰度图像中代表黑色。

要修正这个问题，确保 magic_board 是 uint8 类型，并且如果你想要一个蓝色的圆，你需要使用一个包含三个通道的彩色图像。这里是如何修改代码：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个200x200的彩色图像，初始为灰色
magic_board = np.ones((200, 200, 3), dtype=np.uint8) * 255

# 在彩色图像上绘制一个蓝色的圆
cv2.circle(magic_board, (22, 22), 11, (0, 0, 255), -1)

cv2.imshow("img", magic_board)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个修改后的代码中，magic_board 是一个形状为 (200, 200, 3) 的彩色图像，每个像素由三个颜色通道的值组成，并且所有像素初始为白色（255, 255, 255）。使用 np.uint8 类型确保了颜色值的正确解释，并且绘制的圆将是蓝色的。