cv2.threshold(image, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

`cv2.threshold()` 是 OpenCV 中的一个函数，用于对图像进行二值化处理。这个函数的基本语法如下：

cv2.threshold(src, threshold, maxval, type[, dst])

参数说明：
1. `image`: 输入的灰度图像数组（通常是一个numpy数组）。
2. `threshold`: 阈值，当像素值大于等于这个阈值时，会被分配给`maxval`；否则，分配给0（如果`type`是`cv2.THRESH_BINARY`），或`minval`（如果`type`是`cv2.THRESH_BINARY_INV`）。
3. `maxval`: 超过阈值像素将被赋予的最大值（通常是255，对应于白色背景）。
4. `type`: 二值化类型，比如：
- `cv2.THRESH_BINARY`：非极大值抑制（即大于阈值的像素设为最大值，小于阈值的像素设为最小值，这里是0）。
- `cv2.THRESH_BINARY_INV`：反向非极大值抑制（即大于阈值的像素设为0，小于阈值的像素设为最大值）。
5. `[dst]`: 输出结果存储的地方，如果不提供，函数会在原地修改输入图像。

使用这个函数，你可以从一张图像中创建出明显的黑白对比效果，常用于边缘检测、物体分割等场景。

相关问题

讲解这段代码的作用 for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4)))

这段代码的作用是进行阈值分割，将输入的图像 `Conv_hsv_Gray` 根据一组阈值 `threshs` 进行二值化处理，并将处理后得到的二值图像的前景像素标记为颜色数组 `colors` 中对应阈值的颜色值，并将标记后的颜色值应用到输出图像 `diff_image` 的相应位置上。

具体来说，对于每一个阈值 `thresh`，代码首先使用 OpenCV 中的 `cv2.threshold` 函数将输入的图像进行二值化处理，并得到一个二值图像 `mask`。然后，代码根据当前阈值的下标 `idx` 从颜色数组 `colors` 中获取对应的颜色值，并将其存储到 `color` 变量中。接着，代码使用 numpy 数组索引的方式，将二值图像 `mask` 中非前景像素位置上的像素值设为 `diff_image` 中对应位置上的颜色值。最终，当阈值遍历完成后，`diff_image` 中存储的就是根据多个阈值进行分割后得到的彩色图像。

import cv2 from skimage.feature import hog from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import joblib import numpy as np # 加载已经训练好的分类器 model_location = "C:/Users/27745/数字图像处理/knn.pkl" knn = joblib.load(model_location) def predict_digit(image): #获取一幅手写数字图像的输入，返回预测结果 # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用高斯模糊和大津二值化来预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Find the contours and sort them largest-to-smallest contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0]) # 提取每个字符的 ROI 并使用 HOG 特征提取方法进行特征提取 features = [] for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 添加一定的边框，避免过小的ROI被压缩过多而失去特征 border_size = 20 roi = thresh[max(y - border_size, 0):min(y + h + border_size, image.shape[0]), max(x - border_size, 0):min(x + w + border_size, image.shape[1])] # 将ROI调整为28x28大小，并根据特征提取器生成的HOG描述符提取特征 resized_roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) fd = hog(resized_roi, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys') features.append(fd.reshape(-1, 1)) # 将提取的特征向量输入KNN模型进行预测 results = knn.predict(np.hstack(features)) # 返回数字串预测结果 return ''.join(str(result) for result in results) # 载入测试图片并进行预测 image_name = "C:/Users/27745/Desktop/test1.png" image = cv2.imread(image_name) # 将目标图像统一调整为相同的大小 image = cv2.resize(image, (300, 300)) # 利用封装的函数进行预测 result = predict_digit(image) print("The number is:", result)以上代码出现了X has 216 features, but KNeighborsClassifier is expecting 784 features as input.的问题，请帮我更正

这个错误是因为在特征提取时，使用的HOG特征提取方法生成的特征向量维度不正确。

在代码中，我们将每个字符的ROI调整为28x28大小，并使用HOG特征提取方法生成的特征向量进行特征提取，但是在生成特征向量时，我们使用了`reshape(-1,1)`将特征向量转换为列向量，这导致特征向量的维度不正确。

要解决这个问题，我们需要使用`reshape(1,-1)`将特征向量转换为行向量，这样就可以将特征向量的维度调整为784，与KNN模型期望的输入维度相匹配。

修改代码如下：

# 将ROI调整为28x28大小，并根据特征提取器生成的HOG描述符提取特征
resized_roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
fd = hog(resized_roi, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys')
features.append(fd.reshape(1, -1))  # 将特征向量转换为行向量

这样就可以解决这个问题了。