在OpenCV的Python接口（`cv2`）中，加载的图像数组遵循以下坐标系和方向约定：
1. **坐标系：** OpenCV的坐标系遵循数学中的坐标系，原点（0, 0）位于图像的左上角。横轴（X轴）正方向指向右侧，纵轴（Y轴）正方向指向下方。这意味着数组的第一个索引（通常是行）对应于Y轴（高度），第二个索引（通常是列）对应于X轴（宽度）。
2. **图像数组的方向：** 对于图像的数组表示，数组的第一个维度对应于图像的行（Y轴），第二个维度对应于图像的列（X轴）。例如，如果你有一个形状为 `(height, width)` 的图像数组，其中 `height` 表示图像的高度，`width` 表示图像的宽度，你可以使用 `image[y, x]` 来访问图像中坐标为 `(x, y)` 的像素值。这种表示方式与数学中的坐标系相符合。
要注意的是，在一些其他图像处理库中，可能使用的是不同的坐标系和数组表示方式，所以在处理不同库之间的数据时，需要特别注意坐标的转换。
当使用 `cv2.imread()` 读取一张黑白图片时，返回的 NumPy 数组将是一个二维数组，形状为 `(height, width)`，其中 `height` 表示图像的高度，`width` 表示图像的宽度。在这个数组中，每个元素表示图像对应位置的像素值。
对于黑白图片，像素值通常表示图像中每个位置的亮度或灰度值。通常，像素值的范围在 0 到 255 之间，其中 0 表示黑色，255 表示白色，中间的值表示不同程度的灰度。
例如，如果你有一个形状为 `(height, width)` 的二维数组 `image_array`，你可以通过索引来获取特定位置的像素值。例如，获取第 `i` 行、第 `j` 列的像素值可以使用 `image_array[i, j]`。这个值将表示该位置的亮度或灰度值。
需要注意的是，NumPy 中的数组索引是从 0 开始的，所以第一个像素位于 `(0, 0)` 位置。如果你想了解整个图像的像素值，你可以遍历这个二维数组。例如，在 Python 中，你可以使用嵌套的循环遍历每个像素：
```python
import cv2
# 读取黑白图像
image = cv2.imread('black_white_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 获取图像的高度和宽度
height, width = image.shape
# 遍历每个像素
for i in range(height):
for j in range(width):
pixel_value = image[i, j]
# 在这里处理每个像素的值（例如，打印它）
print(f'Pixel at position ({i}, {j}): {pixel_value}')
```
在这个示例中，`image[i, j]` 表示图像中第 `i` 行、第 `j` 列的像素值。你可以根据具体需求进一步处理这些像素值。
