根据小麦麦穗的形状和大小等特征对分割后图片中的小麦进行计数的python代码及其注释，可以使用形态学特征和机器学习方法

以下是使用形态学特征的代码和注释：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('wheat.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 进行形态学操作，去除噪点和连接小麦
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 通过轮廓检测来计数小麦
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
count = 0
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > 10:  # 剔除面积过小的轮廓
        count += 1
        cv2.drawContours(img, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示计数结果
cv2.imshow('result', img)
print('小麦数量：', count)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用机器学习方法的代码和注释如下：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取图片并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('wheat.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 进行形态学操作，去除噪点和连接小麦
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 使用 KMeans 聚类来计数小麦
X = np.argwhere(opening == 255)
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
centers = kmeans.cluster_centers_
count = centers.shape[0]

# 显示计数结果
cv2.imshow('result', img)
print('小麦数量：', count)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这些代码仅是示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。