你差点就成功了，你被abs(imagem-255)的错误结果所欺骗，因为你的dtype是一个无符号整数，你必须执行(255-imagem)以保持整数无符号：

def inverte(imagem, name):
    imagem = (255-imagem)
    cv2.imwrite(name, imagem)

您也可以使用OpenCV的bitwise_not函数反转图像：

imagem = cv2.bitwise_not(imagem)

或者，您可以使用OpenCV的bitwise_not函数反转图像：

imagem = cv2.bitwise_not(imagem)

我喜欢this的例子。

您可以使用“波浪号”操作符来完成此操作：

import cv2
image = cv2.imread("img.png")
image = ~image
cv2.imwrite("img_inv.png",image)

这是因为“波浪号”运算符（也称为一元运算符）根据对象类型执行补码操作
例如，对于整数，其公式为：
x +（~x）= -1
但在本例中，opencv对其图像使用“uint 8 numpy数组对象”，因此其范围为0到255
因此，如果我们将此操作符应用于“uint 8 numpy数组对象”，如下所示：

import numpy as np
x1 = np.array([25,255,10], np.uint8) #for example
x2 = ~x1
print (x2)

我们的结果是：

[230 0 245]

因为它的公式是
x2 = 255 - x1
而这正是我们想要解决问题的方法。

你也可以和numpy一起做。

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('your_image', 0)
inverted = np.invert(image)

cv2.imwrite('inverted.jpg', inverted)

在Python/OpenCV中，我认为您需要：

img = cv2.absDiff(img, 255)

为什么不在numpy中使用 * 问题的第一行 *？

inverted = np.abs(image - 255)

就这么简单。不需要迭代或任何其他函数。numpy会自动为我们完成：）

def invert(self, image=None):
        if image is None:
            image = self.image

        image = image.astype("uint8") # --> pay attention to the image type
        inverted = np.invert(image)
        (thresh, im_bw) = cv2.threshold(inverted, 0, 1, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
        return im_bw