要按照白天和夜晚分类图片，可以使用计算机视觉技术来分析图片的亮度和颜色信息。以下是一个基于Python和OpenCV库的示例代码：

import cv2

def is_daytime(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 将图片转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 计算图像的平均亮度
    average_brightness = cv2.mean(gray_image)[0]
    
    # 根据平均亮度判断白天或夜晚
    if average_brightness > 127:
        return "白天"
    else:
        return "夜晚"

# 测试图片分类
image_path = "path_to_image.jpg"
result = is_daytime(image_path)
print(result)

在上述代码中，is_daytime函数接受一个图片路径作为输入，并返回“白天”或“夜晚”字符串。

该函数首先使用OpenCV库的imread函数读取图片。然后，使用cvtColor函数将图片转换为灰度图像，这是因为灰度图像只包含亮度信息，便于计算平均亮度。

接下来，使用mean函数计算灰度图像的平均亮度。mean函数返回一个包含图像各个通道平均值的元组，由于灰度图像只有一个通道，因此取元组中的第一个值。

最后，根据平均亮度的阈值（这里为127）判断是白天还是夜晚。如果平均亮度大于127，则判断为白天；否则，判断为夜晚。

你可以将image_path替换为你要测试的图片路径，并运行代码来分类图片。