src_img = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)里面的3是什么意思

这里的3表示图像的通道数，也就是RGB三个通道。每个像素都可以由这三个通道的值来表示颜色。因此，一个形状为(h, w, 3)的三维数组可以表示一个宽为w，高为h，通道数为3的彩色图像。在这个数组中，每个像素都是一个由三个值组成的向量，分别表示红(R)，绿(G)，蓝(B)三个通道的亮度值，这些值的范围一般是0~255之间。

相关问题

bin_img = np.zeros(shape=timg.shape, dtype=np.uint8)

这段代码的作用是创建一个与`timg`具有相同形状和数据类型的全零数组`bin_img`。`shape`参数指定了数组的形状，`dtype`参数指定了数组元素的数据类型。在这里，`np.uint8`表示无符号8位整数，即像素值范围在0到255之间。通常，这个数组会被用来存储二值化后的图像，其中像素值为0或255。

讲解这段代码的作用 diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8)

这段代码的作用是创建一个与original_img相同大小的全零矩阵(diff_image)，数据类型为8位无符号整数（dtype=np.uint8）。这个矩阵可以用于存储两个图像之间的差异或者像素点之间的差异。在图像处理中，经常需要计算图像之间的差异，比如图像的相似度、运动检测、背景减除等等。使用这个代码可以创建一个空白的矩阵，用于存储差异值，然后将原始图像与处理后的图像进行比较，计算差异值并存储在矩阵中。这个矩阵可以用于进一步的图像处理或者显示差异图像。