gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

这行代码使用 OpenCV 库中的 GaussianBlur 函数将灰度图像 gray 进行高斯模糊处理，使其更加平滑。函数的第一个参数是需要处理的图像，第二个参数是模糊核的大小，这里是 (5, 5) 表示 5x5 的模糊核。第三个参数是标准差，这里取值为 0 表示由函数自动计算标准差。经过高斯模糊处理后的图像可以降低噪声，使得后续的图像处理更加准确。

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blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0

这行代码是用高斯滤波对灰度图像进行平滑处理的。其中，gray是一个灰度图像，(5,5)是指高斯核的大小，0是指高斯核在x方向和y方向的标准差。这里的高斯核是一个二维的正态分布函数，通过对像素周围的邻域进行加权平均的方式来达到平滑的效果。这行代码的作用是将灰度图像中的噪声（如椒盐噪声）去除，使得后续的图像处理更加准确。最终将平滑后的图像赋值给blur变量。

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

这段代码的大致思路如下：

1. 通过cv2.imread函数读取指定文件名的图片，赋值给original_img变量。
2. 将原图的分辨率缩小SCALSIZE倍，以减少计算复杂度。这里使用cv2.resize函数进行图像缩放，并将结果赋值给original_img变量。
3. 使用cv2.GaussianBlur函数对原图进行模糊处理，以降噪，结果保存在blur变量中。
4. 将模糊处理后的图像转换为灰度图像，使用cv2.cvtColor函数将blur变量转换为灰度图像，并将结果保存在img_gray变量中。
5. 使用cv2.morphologyEx函数对灰度图像进行开操作（opening），以进一步降噪并使字符边界更圆滑。这里使用一个3x3的矩形结构元素进行开操作，结果保存在opening变量中。
6. 使用cv2.dilate函数对opening变量进行膨胀操作，以填充字符内部的空洞，结果保存在opening变量中。
7. 使用cv2.GaussianBlur函数对opening变量进行模糊处理，以平滑图像，结果保存在blur变量中。
8. 使用Otsu阈值法（cv2.THRESH_OTSU）将模糊处理后的图像转换为二值图像。这里使用cv2.threshold函数，并将结果保存在binary_img变量中。
9. 返回原始图像original_img和二值图像binary_img。

这段代码的主要目的是读取一张图片，并对其进行预处理，包括缩小分辨率、降噪、灰度化、开操作、膨胀、模糊和二值化等步骤。最终返回原始图像和处理后的二值图像。