补充代码img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

好的，我来补充一下完整的代码，供您参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, filters

# 读取图像
img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif")

# 显示原图
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_checkeboard)
plt.axis('off')
plt.title("Original")

# 二值化处理
img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard)
threshold = filters.threshold_otsu(img_checkeboard)
img_binary[img_checkeboard >= threshold] = 1

# 显示二值化后的图像
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_binary)
plt.axis('off')
plt.title("Binary")

plt.show()

这段代码中使用了 `skimage` 库中的 `io.imread` 方法读取图像；使用 `filters.threshold_otsu` 方法计算出阈值，并将图像转化为二值化图像。最后使用 `matplotlib` 库中的 `imshow` 和 `subplot` 方法显示原图和二值化后的图像。

希望能对您有所帮助！

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补充代码img_scanned = io.imread("scanned-text-grayscale.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_scanned) plt.axis('off') plt.title("Original") img_seg = np.zeros_like(img_scanned) ### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE plt.subplot(122) plt.imshow(img_seg) plt.axis('off') plt.title("Segmentation")

好的，这里是完整的代码，包括对图像进行分割的部分：

from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取灰度图像
img_scanned = io.imread("scanned-text-grayscale.tif")

# 显示原始图像
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_scanned)
plt.axis('off')
plt.title("Original")

# 图像分割
img_seg = np.zeros_like(img_scanned)
threshold = 128
img_seg[img_scanned < threshold] = 1

# 显示分割后的图像
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_seg)
plt.axis('off')
plt.title("Segmentation")

plt.show()

其中，`img_seg` 是一个与 `img_scanned` 大小相同的全零数组，然后将阈值以下的像素点赋值为 1，表示将其分为前景。

img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

这段代码使用了Python的matplotlib和scikit-image库。首先，使用scikit-image库中的io.imread函数读取名为"checkeboard8_pixeldup_8.tif"的图像文件，并将其显示在左边的subplot上。然后，使用numpy库创建一个大小与原图像相同的全零数组，并将其显示在右边的subplot上。这个数组将用于存储二值化后的图像。

接下来，你可以将原图像转换为二值化图像，例如：

threshold = 127
img_binary[img_checkeboard > threshold] = 1

这段代码将图像中所有像素值大于127的像素设置为1，其余像素设置为0。然后，使用matplotlib库的imshow函数将二值化后的图像显示在右边的subplot上。