double thresh = Cv2.Threshold(roiMat, new Mat(), 0, 255, ThresholdTypes.Binary | (isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv));中opencvsharp4.6中没有 ThresholdTypes.OtsuInv这个方法请用其它方法实现，编写新代码

好的，如果你想使用类似于OtsuInv的阈值类型，你可以考虑使用反相图像来实现。具体来说，可以先使用Otsu方法计算出一个阈值，然后将图像进行反相处理，再利用这个阈值进行二值化，这样就相当于使用了OtsuInv的阈值类型。下面是一个简单的示例代码：

Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(srcImage, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

Mat binaryImage = new Mat();
double otsuThreshold = Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, 0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu);
Cv2.BitwiseNot(grayImage, grayImage);
Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, otsuThreshold, 255, ThresholdTypes.Binary);

// binaryImage即为处理后的二值图像

在这段代码中，首先将原始图像转换为灰度图像，然后使用Otsu方法计算出一个阈值，并将图像进行反相处理。最后再利用这个阈值进行二值化，得到处理后的二值图像。

相关问题

double thresh = Cv2.Threshold(roiMat, new Mat(), 0, 255, ThresholdTypes.Binary | (isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv));请解析

好的，下面我来对这段代码进行解析：

double thresh = Cv2.Threshold(roiMat, new Mat(), 0, 255, ThresholdTypes.Binary | (isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv));

这段代码使用了OpenCVSharp库中的Threshold方法来进行二值化处理。具体来说，它的参数含义如下：

- `roiMat`：需要进行二值化处理的输入图像区域。
- `new Mat()`：输出的二值化图像，可以为空。
- `0`：二值化的阈值，如果使用了Otsu方法，则该值会被忽略。
- `255`：二值化后像素值的上限，通常为255。
- `ThresholdTypes.Binary | (isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv)`：二值化的类型，其中`ThresholdTypes.Binary`表示普通二值化，`isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv`表示使用Otsu方法进行阈值自适应选择，如果`isJudgeByGreatThan`为`true`，则表示选择大于阈值的像素点作为前景，否则选择小于阈值的像素点作为前景。

最终，该方法会返回一个阈值`thresh`，可以根据这个阈值进行后续处理。

需要注意的是，在你提供的代码中，使用的是`ThresholdTypes.OtsuInv`阈值类型，但是在OpenCVSharp库的4.6版本中并没有该类型，因此代码可能会出现编译错误。对于没有该类型的库，可以考虑使用其他方法来实现类似的效果，比如上面我提到的反相图像方法。

import numpy as np import cv2 as cv # 加载图片 img = cv.imread('4.jpg') # 灰度化 img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # 寻找连通域 num_labels, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity=8) # 计算平均面积 areas = list() for i in range(num_labels): areas.append(stats[i][-1]) print("轮廓%d的面积:%d" % (i, stats[i][-1])) area_avg = np.average(areas[1:-1]) print("轮廓平均面积:", area_avg) # 筛选超过平均面积的连通域 image_filtered = np.zeros_like(img) for (i, label) in enumerate(np.unique(labels)): # 如果是背景，忽略 if label == 0: continue if stats[i][-1] < area_avg : image_filtered[labels == i] = 255 #cv.imshow("image_filtered", image_filtered) #cv.imshow("img", img) cv.imwrite('4.jpg',image_filtered ) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows(),将上述代码转化为c++形式

以下是将上述Python代码转化为C++形式的示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 加载图片
    Mat img = imread("4.jpg");

    // 灰度化
    Mat img_gray;
    cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化
    Mat thresh;
    threshold(img_gray, thresh, 127, 255, THRESH_BINARY);

    // 寻找连通域
    Mat labels, stats, centroids;
    int num_labels = connectedComponentsWithStats(thresh, labels, stats, centroids, 8);

    // 计算平均面积
    vector<int> areas;
    for (int i = 0; i < num_labels; i++) {
        areas.push_back(stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA));
        cout << "轮廓" << i << "的面积：" << stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA) << endl;
    }
    double area_avg = mean(Mat(areas))[0];
    cout << "轮廓平均面积：" << area_avg << endl;

    // 筛选超过平均面积的连通域
    Mat image_filtered = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);
    for (int i = 1; i < num_labels; i++) {
        if (stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA) < area_avg) {
            labels.setTo(0, labels == i);
        } else {
            image_filtered.setTo(255, labels == i);
        }
    }

    // 显示结果
    imshow("image_filtered", image_filtered);
    imshow("img", img);
    waitKey();
    destroyAllWindows();

    // 保存结果
    imwrite("4.jpg", image_filtered);

    return 0;
}

需要注意的是，C++中没有Python中的`list`类型，需要使用`vector`替代。同时，C++中没有Python中的`np.average()`方法，需要使用OpenCV的`mean()`方法计算平均值。此外，C++中的Mat类需要使用`.at()`方法访问元素，而不是Python中的下标索引。