在人工智能（AI）中，将白色区域转换为黑色显示通常涉及到图像处理技术。这个过程可以通过以下几种方式实现：
1. 阈值处理：这是最简单也最直接的方法。通过设置一个阈值，可以将图像中的像素值分为两类：高于阈值的像素设为白色（通常是255），低于阈值的像素设为黑色（通常是0）。这种方法简单易行，但可能会丢失一些细节信息。
2. 颜色空间转换：将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，然后对H（色调）或S（饱和度）进行操作。例如，可以调整H值或S值，使得原本白色的区域变为黑色。这种方法需要对颜色空间有深入的理解，并且计算复杂度较高。
3. 机器学习和深度学习：使用神经网络模型来学习如何将白色区域识别并转换为黑色。这种方法需要大量的训练数据，并且对于非均匀分布的白色区域可能效果不佳。
4. 形态学操作：使用膨胀、腐蚀等形态学操作来去除噪声或者突出感兴趣的区域。这些操作可以帮助我们更精确地定位到白色区域的边缘，进而将其转换为黑色。
5. 色彩映射：将图像从一种颜色空间映射到另一种颜色空间，从而改变颜色的表示方式。这种方法可以用于将白色区域转换为黑色，同时保留其他颜色的细节。
6. 掩膜操作：在图像上绘制一个掩膜，然后将掩膜与原始图像进行位运算操作。这样，掩膜内的像素会被设置为黑色，而掩膜外的像素保持不变。这种方法适用于那些具有明显轮廓的白色区域。
7. 直方图均衡化：通过对图像进行直方图均衡化处理，可以增强图像的对比度，使得原本灰度值接近的区域能够在视觉上更容易区分开来。这种方法也可以用于将白色区域转换为黑色。
8. 自适应阈值处理：根据图像的局部特性自适应地设定阈值。这种方法可以提高对不同类型白色区域的适应性。
9. 基于内容的图像分割：使用基于内容的图像分割算法来识别图像中的白色区域，并将其标记为黑色。这种方法需要对图像内容有深入的理解，并且可能需要使用到一些复杂的算法和模型。
10. 图像融合：将原始图像与一张带有特定颜色（通常是黑色）的图片进行融合。这样，原本白色的区域会被替换为黑色。这种方法需要确保两张图片的颜色差异足够大，以便能够有效地进行融合。
选择哪种方法取决于具体的应用场景、目标以及可用的技术资源。一般来说，对于简单的任务，阈值处理可能是最简单的方法；而对于更复杂的任务，可能需要结合多种方法来达到理想的效果。
