opencv img_area = img.shape[0] * img.shape[1]

这行代码是用来计算图像的像素总数的，即图像的面积。在OpenCV中，图像的形状可以通过`shape`属性来获取，该属性返回一个三元组，其中包含图像的高度、宽度和通道数。由于在本例中是一幅灰度图像，因此通道数为1。因此，`img.shape[0]`返回图像的高度，`img.shape[1]`返回图像的宽度，两者相乘即得到图像的面积。

相关问题

讲解这段代码：def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

这段代码是一个函数，名为`read_img_and_convert_to_binary`，它的功能是读取一张待处理的图片并将其转换为二值图像。下面是对代码的逐行解释：

1. `original_img = cv2.imread(filename)`：使用OpenCV库的`imread`函数读取指定路径的图片，并将其存储在`original_img`变量中。

2. `original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA)`：将原图的分辨率缩小`SCALSIZE`倍，通过调整图像大小减少计算复杂度，结果存储在`original_img`变量中。

3. `blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0)`：使用高斯模糊对`original_img`进行降噪处理，减少图像中的噪点，结果存储在`blur`变量中。

4. `img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY)`：将降噪后的彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理，结果存储在`img_gray`变量中。

5. `kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)`：创建一个3x3的矩阵，用于后续图像形态学操作。

6. `opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel)`：对灰度图像进行形态学开运算（opening），通过腐蚀和膨胀操作使字符边界更加平滑，结果存储在`opening`变量中。

7. `kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8)`：创建另一个3x3的矩阵，用于后续膨胀操作。

8. `opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1)`：对开运算后的图像进行膨胀操作，进一步平滑字符边界，结果仍存储在`opening`变量中。

9. `blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0)`：再次使用高斯模糊对图像进行降噪处理，参数(13,13)表示高斯核的大小。

10. `ret, binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)`：使用Otsu阈值法将灰度图像转换为二值图像。该阈值法会自动选择一个合适的阈值，将图像分为黑白两部分，结果存储在`binary_img`变量中。

11. 最后，函数返回原始图像`original_img`和二值图像`binary_img`。

这段代码主要进行了图像预处理的步骤，包括降噪、灰度化、形态学操作和阈值处理，最终得到二值图像以供后续处理使用。

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage.measure import label, regionprops file_url = './data/origin/DJI_0081.jpg' output_url = './DJI_0081_ROI.jpg' def show_img(img, title): cv2.namedWindow(title, cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow(title, img) def output_img(img, url): cv2.imwrite(url, img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9]) # 使用2g-r-b分离 src = cv2.imread(file_url) show_img(src, 'src') # 转换为浮点数进行计算 fsrc = np.array(src, dtype=np.float32) / 255.0 (b, g, r) = cv2.split(fsrc) gray = 2 * g - 0.9 * b - 1.1 * r # 求取最大值和最小值 (minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(gray) # 转换为u8类型，进行otsu二值化 gray_u8 = np.array((gray - minVal) / (maxVal - minVal) * 255, dtype=np.uint8) (thresh, bin_img) = cv2.threshold(gray_u8, -1.0, 255, cv2.THRESH_OTSU) show_img(bin_img, 'bin_img') def find_max_connected_component(binary_img): # 输出二值图像中所有的连通域 img_label, num = label(binary_img, connectivity=1, background=0, return_num=True) # connectivity=1--4 connectivity=2--8 # print('+++', num, img_label) # 输出连通域的属性，包括面积等 props = regionprops(img_label) resMatrix = np.zeros(img_label.shape).astype(np.uint8) # 只保留最大的连通域 max_area = 0 max_index = 0 for i in range(0, len(props)): if props[i].area > max_area: max_area = props[i].area max_index = i tmp = (img_label == max_index + 1).astype(np.uint8) resMatrix += tmp resMatrix *= 255 return resMatrix bin_img = find_max_connected_component(bin_img) show_img(bin_img, 'bin_img') # 得到彩色的图像 (b8, g8, r8) = cv2.split(src) color_img = cv2.merge([b8 & bin_img, g8 & bin_img, r8 & bin_img]) output_img(color_img, output_url) show_img(color_img, 'color_img') cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用来对一张图片进行处理，找到图片中最大的连通域，并将其保留下来。具体的处理过程如下：

1.读入图片并显示；

2.将图片转换成浮点数类型，方便做计算；

3.使用2g-r-b分离，得到灰度图像；

4.使用minMaxLoc函数找到灰度图像中的最大值和最小值；

5.将灰度图像转换成u8类型，方便做Otsu二值化；

6.使用Otsu二值化将图像进行二值化处理；

7.找到图像中最大的连通域；

8.将连通域保留下来，并输出彩色图像。

需要注意的是，代码中使用了一些第三方库，比如OpenCV和skimage，需要提前安装好。另外，代码中也有一些常量的设置，比如阈值等，可以根据具体需求进行调整。