else: mask_idx = np.where(mask_c) c_pts = np.zeros((len(mask_idx[0]), 2)).astype(np.int32) c_pts[:, 0] = mask_idx[0] c_pts[:, 1] = mask_idx[1]

这段代码是在上一个代码块的条件不满足时执行的，具体来说，它执行了以下几个步骤：

1.使用np.where函数找到mask_c中值为True的像素位置，并将它们的行和列分别存储在mask_idx的第一个和第二个元素中；
2.创建一个和mask_idx第一个元素大小相同的全零数组c_pts，并将其数据类型设置为np.int32；
3.将mask_idx第一个元素和第二个元素分别赋值给c_pts的第一列和第二列。

其中，np.where函数用于找到数组中满足条件的元素的下标，返回值是一个元组，包含满足条件的元素的下标。在这里，我们用它来找到mask_c中值为True的像素位置。全零数组c_pts用于存储这些像素的位置，它的大小与mask_idx第一个元素相同。需要注意的是，在Python中，数组的行列索引和图像中的坐标系是相反的，即第一个元素对应的是列，第二个元素对应的是行。