一、np.ones函数
NumPy是数值计算的一个重要Python库，np.ones函数是其中的一个重要函数。
在数组运算中，我们常常需要创建一个全1数组，np.ones函数便是为我们提供这种功能的函数。它的函数原型如下：
numpy.ones(shape, dtype=None, order='C') 参数说明: shape: 数组的形状（如（3,2）），必选参数 dtype: 数组的数据类型，默认为np.float64 order: C（按行）、F（按列）或A（任意，按照内存中的C或Fortran连续），可选参数
其中，参数shape代表数组的维度，可以是一维数组，也可以是多维数组，例如下面的代码：
import numpy as np a = np.ones(10) b = np.ones((3,4)) c = np.ones((2,3,4)) print(a) print(b) print(c)
使用np.ones(10)，可以创建一个一维数组，包含10个元素，每个元素都是1。使用np.ones((3,4))可以创建一个3行4列的二维数组，每个元素都是1。使用np.ones((2,3,4))可以创建一个2页3行4列的三维数组。
二、np.ones_like函数
除了np.ones函数之外，NumPy还提供了另一个非常有用的函数np.ones_like。
np.ones_like的功能是创建一个形状与现有数组a相同，元素全为1的数组。例如：
b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) c = np.ones_like(b) print(b) print(c)
代码中，我们先使用np.array创建一个二维数组b，然后使用np.ones_like(b)创建了一个与b形状相同的全1数组c。
三、np.ones函数语法
np.ones函数不仅可以用来创建全1数组，还可以通过设置数据类型，创建由其他数据类型元素组成的全1数组。
例如，下面代码创建了一个dtype为int的全1数组：
import numpy as np a = np.ones(5, dtype=int) print(a)
代码中设置参数dtype=int，创建了一个五个整数元素全为1的数组。同样地，我们也可以设置其他的dtype参数比如：float、complex、int等。
四、np.ones函数sum()的使用
np.ones函数还有一个非常有用的功能是可以计算数组中所有元素的和。这个功能的实现方法非常简单，只需要在创建数组时，加上.sum()即可。例如：
import numpy as np a = np.ones((3,2)) print(a.sum())
这段代码中，我们创建一个3行2列的二维数组a，然后使用a.sum()计算其所有元素之和。
五、np.ones函数应用
np.ones函数的应用非常广泛，它可以被广泛用于科学计算、图像处理、机器学习、深度学习等领域。
下面是一段图像处理中应用np.ones函数的示例代码：
import numpy as np
import cv2
# 读取一张图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 将图片全部像素点全部修改为1
mask = np.ones(img.shape[:2], dtype="uint8") * 255
# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用自适应阈值分割，1表示为背景，0表示为前景。
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
cv2.THRESH_BINARY, 37, 6)
# 对二值图像进行形态学处理
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
morph = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=2)
# 应用掩模
masked = cv2.bitwise_and(morph, morph, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", masked)
cv2.waitKey(0)
这段代码是在Python下使用OpenCV实现对一张图片进行二值化处理，其中np.ones函数被用于创建一个形状与img相同的mask数组，作为掩模使用。
