edged_image = cv2.Canny(blurr_image, 195,240,) _,binary_image = cv2.threshold(edged_image,0,255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY)，第二行代码是不是多余的

第二行代码并不多余。在第一行代码中，我们使用Canny边缘检测算法检测图像的边缘，并生成了一个二值化图像，其中边缘为白色，其他区域为黑色。然而，这个二值化图像可能不是非常清晰，存在一些噪点或者残留的轮廓线。因此，在第二行代码中，我们使用Otsu二值化方法来确定一个合适的阈值，将这些噪点或者残留的轮廓线去除，得到一个更加干净、清晰的二值化图像。因此，第二行代码的作用是对第一行代码生成的二值化图像进行进一步的处理和优化。

相关问题

cv2.findContours(mark, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

`cv2.findContours()` 函数是OpenCV库中的一个用于查找轮廓的方法，它在图像处理中非常有用。这个函数接收两个参数：输入图像（这里是`edged.copy()`）和一些标志来定义搜索方式。

`cv2.RETR_EXTERNAL`标志表示只寻找外部轮廓，即最外层的对象边缘。这意味着函数不会跟踪内部孔洞或物体的一部分，仅返回与背景分离的完整形状。

`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`标志则控制结果轮廓的存储方式。`CHAIN_APPROX_SIMPLE`会压缩垂直和水平连续像素点，只保留终点坐标，这对于简化轮廓并节省内存空间很有帮助。

示例演示：

# 假设`edged`是经过边缘检测处理后的二值图像
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

if cnts and len(cnts[0]) > 0:  # 如果找到轮廓
    for contour in cnts[0]:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        print(f"Contour at ({x}, {y}) with dimensions ({w}, {h})")
else:
    print("No contours found.")

这段代码会打印每个外部轮廓的位置及其边界框尺寸。

cnts, hierarchy = cv2.findContours

cnts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 和 cnts, hierarchy = cv2.findContours(imgray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 是使用OpenCV库中的函数来检测图像中的轮廓。这些函数返回轮廓的坐标和层次结构信息。

在第一个引用中，使用了cv2.findContours函数来检测edged图像中的轮廓。其中，edged.copy()是输入图像，cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的轮廓近似方法。

在第二个引用中，使用了cv2.findContours函数来检测imgray图像中的轮廓。其中，imgray.copy()是输入图像，cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_NONE表示不进行轮廓近似，保留所有的轮廓点。

关于method参数，cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓，cv2.RETR_LIST表示检测的轮廓不建立等级关系，都是同级，cv2.RETR_CCOMP表示建立两个等级的轮廓，上面一层为外边界，里面一层为内孔的边界信息，cv2.RETR_TREE表示建立一个等级树结构的轮廓。

综上所述，cnts, hierarchy = cv2.findContours是用于检测图像中轮廓的函数，可以根据需要选择不同的参数来获取不同的轮廓信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV findContours函数参数](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/90483863)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]