import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread("D:\\qt\\ku\\tu.png") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 ret, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 对二值化图像进行开操作，去除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(threshold, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) # 确定背景区域 sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3) # 寻找未知区域 dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5) ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0) sure_fg = np.uint8(sure_fg) # 找到不确定区域 unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg) # 标记分水岭区域 markers, num_markers = cv2.connectedComponents(sure_fg) markers += 1 markers[unknown == 255] = 0 # 应用分水岭算法 cv2.watershed(image, markers) image[markers == -1] = [0, 0, 255] # 显示结果 cv2.imshow('Segmented Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

根据你提供的代码，出现错误的地方是在这一行：

markers[unknown == 255] = 0

这个错误是由于尝试将一个整数对象赋值给一个不可变对象（比如像素值）引起的。在这种情况下，`unknown` 应该是一个 `numpy` 数组，但它被错误地定义为一个整数。

为了解决这个问题，你应该确保 `unknown` 是一个正确的 `numpy` 数组。你可以在创建 `unknown` 之前加入以下代码，将其定义为一个空的 `numpy` 数组：

unknown = np.zeros_like(sure_bg, dtype=np.int32)

然后，你可以修改这行代码：

unknown[unknown == 255] = 0

希望这可以解决你遇到的问题。如果还有其他问题，请随时提问。