binary_img(i,j) = img(i,j) > threshold ? 255 : 0;显示运算符异常怎么修改

在这个MATLAB代码片段中，`binary_img(i,j) = img(i,j) > threshold ? 255 : 0;`是一个条件表达式，通常不会引发异常。不过，如果你遇到关于运算符异常的问题，可能是以下几个原因：

1. **索引越界**：如果`i`或`j`超过了`size(img)`的范围，可能会导致“超出数组界限”错误。检查你的循环变量是否在合法范围内。

2. **图像数据类型**：确保`img`的数据类型是支持比较的。如果不是数值型，例如它是字符串或者其他非数值数据，那么这种赋值就会出错。可以先使用`isnumeric(img)`检查并转换数据类型。

3. **空指针异常**：如果你尝试访问一个未初始化的图像，也可能导致异常。确保你在读取图像后进行了正确的初始化。

修正后，代码应像这样：

if isundefined(img(i,j)) || ~isnumeric(img(i,j))
    disp('Error: Invalid image data or index out of bounds.');
else
    binary_img(i,j) = img(i,j) > threshold ? 255 : 0;
end

这会先检查当前位置的值是否有效，再进行赋值操作。

相关问题

cv::Mat binary; cv::threshold(img, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU);

这段代码是C++（OpenCV库）中对图像处理的操作示例。具体来说：

### `cv::Mat binary;`

这创建了一个名为`binary`的新`cv::Mat`矩阵实例，用于存储二进制图像结果。

### `cv::threshold(img, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU);`

这是一个执行阈值操作的过程，主要涉及到以下几个参数：

- **img**：输入图像矩阵，即原始图像。
- **binary**：输出矩阵，这里就是处理后的二进制图像。
- **0**：阈值T。当像素值小于此值时，像素会被设置为0；当像素值大于等于此值时，像素会被设置为255。在这里，初始阈值设为0意味着低于该阈值的所有像素都将被设置为0，高于或等于该阈值的像素将被设置为255。这是`cv::THRESH_BINARY_INV`标志的作用之一。
- **255**：当像素值大于等于这个值时，像素会被设置为255。这里是最高可设置的值。
- **cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU**：这两个标志组合起来表示：
- **cv::THRESH_BINARY_INV**：表示使用逆向二进制阈值，即将原图中小于阈值的区域变为白色（255），大于或等于阈值的区域变为黑色（0）。这里的应用是在原始图像上先应用了逆向二进制操作。
- **cv::THRESH_OTSU**：自动确定最佳阈值的方法。OpenCV会基于直方图分析来找到使得图像黑白分割最清晰的最佳阈值（最大类间方差）。因此，在这种情况下，Otsu算法将决定阈值应该设置为多少以获得最好的二进制图像效果。

整个过程的目标是根据输入图像创建一个二进制版本的图像，其中亮区为纯白，暗区为纯黑，通过自动化阈值确定实现对比度增强和噪声去除。

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### 相关问题：
1. 如何理解并配置不同的阈值运算符（如THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV、THRESH_TRUNC、THRESH_TOZERO、THRESH_TOZERO_INV）？
2. Otsu's thresholding算法是如何工作的？它与手动选择阈值有何不同？
3. OpenCV中的`cv::Mat`是什么？它在图像处理中有什么作用？