ref = cv.threshold(image,100,255,cv.THRESH_BINARY)[1] cv_imshow("ref",ref) # 形态学（从图像中提取对表达和描绘区域形状有意义的图像分量）——闭操作 kernelX = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (30, 10)) image = cv.morphologyEx(ref, cv.MORPH_CLOSE, kernelX,iterations = 1) cv_imshow("image",image)

这段代码使用了OpenCV库进行图像处理。首先使用cv.threshold函数对输入的图像进行二值化处理，将灰度值大于100的像素点设为255，小于等于100的像素点设为0。这样就得到了一个二值图像，其中白色代表目标物体，黑色代表背景。

接下来使用形态学操作中的闭操作（cv.MORPH_CLOSE）对二值图像进行处理，目的是去除噪点并填补物体内部的小空洞。这个操作需要指定一个结构元素（kernelX），这里使用的是一个长为30，宽为10的矩形结构元素（cv.getStructuringElement）。最后使用cv_imshow将处理后的图像显示出来。