视觉分析中，二值化与灰度图片的数据传导问题

二值化 引用新的image Dst就可以了，你的问题是一直使用的都是一个图片引用。
虽然你profile接的是singleColorPanel的输出，但Profile执行在二值化后面

如果您希望以灰度图片进行Profile分析，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 将彩色图片转换为灰度图片：
   在Python中，可以使用OpenCV库来实现灰度转换。代码示例如下：
   ```python
   import cv2

   img = cv2.imread('input_image.jpg')
   gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   ```

2. 对灰度图片进行二值化处理：
   为了进行Profile分析，您需要将灰度图片转换为二值化图片。可以使用OpenCV中的阈值化操作来实现。代码示例如下：
   ```python
   _, threshold_img = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
   ```

3. 进行Profile分析：
   现在您已经有了二值化图片，可以使用不同的方法进行Profile分析了。一种常用的方法是使用垂直投影。您可以计算每一列像素的和，来获取列的强度值。代码示例如下：
   ```python
   vertical_projection = np.sum(threshold_img, axis=0)
   ```

   如果您想要进行水平投影，可以计算每一行像素的和，来获取行的强度值。代码示例如下：
   ```python
   horizontal_projection = np.sum(threshold_img, axis=1)
   ```

   利用这些投影数据，您可以进行Profile分析，如找到峰值、计算均值等。根据您具体的分析需求，可以采用不同的方法来处理这些数据。

希望对您有所帮助！