如何根据烟囱图片上的烟雾，计算黑烟的格林曼黑度？求大佬解答

想根据图片上烟雾的轮廓，计算格林曼黑度，最好能提供python源代码

由于这个任务比较复杂，我无法给你提供完整的代码。但是，我可以给您一些思路和建议：

1、获取图像：您可以使用Python的图像处理库，如OpenCV或Pillow，读取和加载图像文件。

2、预处理图像：在进行黑度计算之前，您需要对图像进行一些预处理。例如，您可以使用阈值分割将图像二值化，并使用形态学操作进行噪声消除。

3、计算格林曼黑度：一旦您的图像经过预处理，您可以使用逐像素的方法来计算格林曼黑度。具体地说，对于每个像素，您需要计算其红色、绿色和蓝色通道的平均值，并将其与烟雾光度法的标准光度进行比较，然后将其转换为格林曼黑度值。

简单的代码示例，用于说明这个过程的一些基本步骤：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像文件
img = cv2.imread('chimney_smoke.jpg')

# 图像预处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
_, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 计算格林曼黑度
luminance_std = 121  # 烟雾光度法的标准光度
greenwood_blackness = np.mean(thresh) / luminance_std

print("格林曼黑度：", greenwood_blackness)