黑白翻转编程题主要涉及到图像处理的基本操作，包括图像的读取、灰度转换、黑白像素翻转以及图像的保存或显示。以下是一个基于OpenCV库的Python示例代码，展示了如何完成这个任务：
导入所需的库
```python
import cv2
```
读取图像
```python
image = cv2.imread（'input_image.jpg'）
```
将图像转换为灰度图像
```python
gray_image = cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
```
执行黑白像素翻转
```python
inverted_image = 255 - gray_image
```
保存或显示图像
```python
cv2.imwrite（'output_image.jpg', inverted_image）
cv2.imshow（'Inverted Image', inverted_image）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
详细步骤说明：
导入库
确保你已经安装了OpenCV库，可以通过命令 `pip install opencv-python` 来安装。
读取图像
使用 `cv2.imread` 函数读取图像文件，例如 `cv2.imread（'input_image.jpg'）`。
转换为灰度图像
使用 `cv2.cvtColor` 函数将图像从BGR格式转换为灰度格式，例如 `cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）`。
黑白像素翻转
通过计算 `255 - gray_image` 来实现黑白像素翻转。
保存或显示图像
使用 `cv2.imwrite` 函数保存翻转后的图像，例如 `cv2.imwrite（'output_image.jpg', inverted_image）`。
使用 `cv2.imshow` 函数显示翻转后的图像，并使用 `cv2.waitKey（0）` 和 `cv2.destroyAllWindows（）` 等待用户按键关闭窗口。
建议：
确保图像路径正确，并且图像文件存在。
如果需要处理大量图像或进行复杂操作，可以考虑优化代码性能。
对于不同的应用场景，可能需要调整图像处理参数或方法。
通过以上步骤和代码示例，你应该能够顺利完成黑白翻转编程题。