img=imread('C:\Users\樱桃小丸子\Pictures\Saved Pictures\背景1.png'); if size(img)>2 I=rgb2gray(img); else I=img; end [m,n]=size(I);%图像的尺寸 counts=m*n;%像素总数 count=imhist(I);%求直方图 p=count/counts;%各个像素概率 w1=cumsum(p);%累计像素概率 u=cumsum(p.*(1:256)'); u_end=u(end);%u_end是全局平均灰度 d=(w1*u_end-u).^2./(w1.*(1-w1)); [x,y]=max(d);%返回最大方差和位置 t1=(y-1)/255;%自定义所得阈值 t2=graythresh(I);%graythresh计算出的阈值 subplot(2,2,1),imshow(I);title('灰度图像'); subplot(2,2,2),imhist(I);title('灰度直方图'); subplot(2,2,3),im2bw(I,t1);title('自定义函数图像'); subplot(2,2,4),im2bw(I,t2);title('graythresh图像');上述代码为什么不输出t1，t2，为什么输出ans

在Matlab中，如果没有指定变量名来存储某个表达式的结果，则默认使用变量名"ans"来存储。在上述代码中，虽然t1和t2分别被计算出来了，但是在函数结束之后并没有将它们赋值给任何变量名，因此Matlab默认将它们存储在"ans"变量中。因此，当你在Matlab命令窗口中运行这段代码时，会输出变量"ans"的值，而"ans"的值恰好就是t2的值（因为t2是在最后一行被计算出来的）。如果要输出t1和t2的值，可以在最后一行分别加上disp(t1)和disp(t2)。例如：

disp(t1);
disp(t2);

这样就可以将t1和t2的值输出到命令窗口中了。

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img=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\1.bmp');

你可以使用`imread`函数来读取图像文件。根据你提供的路径，可以尝试以下代码：

import cv2

img = cv2.imread('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\1.bmp')

请确保路径中的反斜杠`\`被转义为`\\`，或者可以使用正斜杠`/`作为路径分隔符。

cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\98720\\Desktop\\111.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);我应该怎么改

你可以尝试使用以下代码将图像转换为CV_8U深度：

cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\98720\\Desktop\\111.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (img.empty()) {
    // 处理无法读取图像的情况
    return -1;
}

cv::Mat img_8u;
img.convertTo(img_8u, CV_8U);

在这段代码中，我们首先使用`imread`函数读取灰度图像，并将其存储在`img`中。然后，我们检查图像是否成功读取，如果图像为空，则可能是无法找到或读取图像文件。

接下来，我们使用`convertTo`函数将图像转换为CV_8U深度，并将结果存储在`img_8u`中。这将确保图像的深度正确，并且可以传递给`connectedComponents`函数。

如果你需要进一步处理这个图像，可以使用`img_8u`代替`img`进行后续操作。

请注意，以上代码是使用C++编写的，如果你是使用Python编写的代码，请使用相应的Python OpenCV函数进行图像深度转换。