import matplotlib.image as img import glob import numpy as np from scipy.ndimage import filters, measurements, interpolation from math import pi import cv2 #图像直方图均衡化 def image_histogram_equalization(image): return cv2.equalizeHist(image) for saliency in glob.glob("output_scaled/zebra.png"): print(saliency) s = img.imread(saliency) s = cv2.imread(saliency,0) print(s.shape) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) image[image>255 - 15.5] = 255 image[image<=255 - 15.5] = 0 print(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):], image) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) v = np.zeros_like(image) v[image>15.5] = 0 v[image<=15.5] = 255 print(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):], v)

这段代码实现了图像直方图均衡化，并将处理后的图像分为前景和背景两部分保存。具体来说，代码首先使用cv2.imread函数读取一张图片，然后调用image_histogram_equalization函数进行直方图均衡化处理。接着，根据像素值的大小将处理后的图像分为前景和背景两部分，并保存在不同的文件夹中。其中，像素值大于255-15.5的被认为是前景，小于等于255-15.5的被认为是背景。最后，使用cv2.imwrite函数将处理后的图像保存在指定的文件夹中。

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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import numpy as np

这是Python中导入Matplotlib库和NumPy库的常见方式。Matplotlib是一个常用的绘图库，可以用来绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等等。而NumPy则是一个强大的数值计算库，提供了许多数组操作和数学函数。通过导入这两个库，您可以使用它们提供的函数和方法来进行数据可视化和数值计算。

import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER from cartopy.io.shapereader import Reader import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker from mpl_toolkits.basemap import Basemap from osgeo import gdal from matplotlib.colors import BoundaryNorm import matplotlib as mpl from matplotlib.pyplot import plot, savefig import matplotlib.patches as mpatches # mpl.use('Agg') from matplotlib import rcParams

这段代码是用于绘制地图和数据可视化的Python代码。它使用了一些常见的地理信息处理和绘图库，包括numpy、cartopy、matplotlib和basemap。其中，numpy用于数据处理，cartopy用于地图投影和特征绘制，matplotlib用于绘图，basemap用于创建地图。此外，还导入了其他一些相关的模块和函数。

代码中的注释提供了一些有关代码功能和用法的说明。如果您有具体的问题或需要进一步的解释，请随时提问。