mLabel = bwlabel(Img_bw); stats = regionprops(imLabel,'Area'); area = cat(1,stats.Area); index = find(area==max(area)); Img_bw = ismember(imLabel,index); Img_BW1=im2bw(Img_gray,0.5*graythresh(Img_gray(Img_bw~=0))); Img_BW1=Img_BW1.*Img_bw; Img_bw_kong=Img_bw-Img_BW1;

这段代码是用于进行图像分割的，也就是将图像中的不同区域分离出来。具体来说，代码首先使用`bwlabel`函数对二值化图像`Img_bw`进行连通域标记，得到每个连通域的标记号。然后使用`regionprops`函数计算每个连通域的面积，将所有面积放入一个数组`area`中。接着找到面积最大的连通域的标记号，用`ismember`函数提取该连通域，并将其保存到`Img_bw`中。

接下来，根据图像的灰度阈值，使用`im2bw`函数将原图像`Img_gray`转化为二值图像`Img_BW1`。由于前面已经得到了目标区域的二值图像，所以这里需要将`Img_BW1`与`Img_bw`相乘，将非目标区域的像素点置零，得到最终的二值图像`Img_bw_kong`，即空白区域的二值化结果。

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解释代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 fig = plt.figure() #matplotlib只支持PNG图像 lena = mpimg.imread('cat.jpg') lena_r=np.zeros(lena.shape) #0通道 lena_r[:,:,0]=lena[:,:,0] ax1=fig.add_subplot(331) ax1.imshow(lena_r)# 显示R通道 lena_g=np.zeros(lena.shape)#1通道 lena_g[:,:,1]=lena[:,:,1] ax4=fig.add_subplot(334) ax4.imshow(lena_g)# 显示G通道 lena_b=np.zeros(lena.shape)#2通道 lena_b[:,:,2]=lena[:,:,2] ax7=fig.add_subplot(337) ax7.imshow(lena_b)# 显示B通道 img_R = lena_r[:,:,0] R_mean=np.mean(img_R) R_std=np.std(img_R) ax2=fig.add_subplot(332) flatten_r=img_R.flatten() weights = np.ones_like(flatten_r)/float(len(flatten_r)) prob_r,bins_r,_=ax2.hist(flatten_r,bins=10,facecolor='r',weights=weights) img_G = lena_g[:,:,1] G_mean=np.mean(img_G) G_std=np.std(img_G) ax5=fig.add_subplot(335) flatten_g=img_G.flatten() prob_g,bins_g,_=ax5.hist(flatten_g,bins=10,facecolor='g',weights=weights) img_B = lena_b[:,:,2] B_mean=np.mean(img_B) B_std=np.std(img_B) ax8=fig.add_subplot(338) flatten_b=img_B.flatten() prob_b,bins_b,_=ax8.hist(flatten_b,bins=10,facecolor='b',weights=weights) ax3=fig.add_subplot(233) rgb_mean=[R_mean,G_mean,B_mean] x_mlabel=['R_mean','G_mean','B_mean'] bar_width=0.5 bars_mean=ax3.bar(x_mlabel,rgb_mean,width=bar_width) colors=['r','g','b'] for bar,color in zip(bars_mean,colors): bar.set_color(color) ax3.set_title('Mean') ax9 = fig.add_subplot(236) rgb_std =[R_std,G_std,B_std] x_mlabel = ['R_std','G_std','B_std'] bar_width = 0.5 bars_std = ax9.bar(x_mlabel,rgb_std,width = bar_width) colors = ['r','g','b'] for bar,color in zip(bars_std,colors): bar.set_color(color) ax9.set_title('Std') # fig.set_tight_layout(True) plt.show()

这段代码主要是读取一张名为"cat.jpg"的图片，并对其RGB三个通道进行分析和统计。

首先，将原图的RGB三个通道分别提取出来，然后在左上角、左中和左下角用subplot展示三个通道的图像。

接着，分别计算每个通道的像素值的均值和标准差，并在右上角用subplot展示三个通道的均值柱状图，右下角用subplot展示三个通道的标准差柱状图。

最后，用plt.show()将所有的子图展示出来。

void MainWindow::on_pushButton_clicked() { mlabel mlabel1; //读取raw FILE* fp = fopen("E:\\QTprogram\\ImageProcess001\\Rad Image1.raw","rb");//读取图片 unsigned int size = width * hight; ushort* raw_data = (unsigned short*)calloc(size,sizeof (unsigned short)); fread(raw_data,sizeof (unsigned short),size,fp);//读取图像内部数据 free(fp); QImage img(width,hight,QImage::Format_Grayscale16);//转换图像 // for(int i=0;i<width;i++) // { // for(int j=0;j<hight;j++) // { // uint pixelval = raw_data[i+j*width]; // QRgb color = qRgb(pixelval, pixelval, pixelval); // img.setPixel(i,j, color); // } // } uint P1= 0,P2= 0,P3= 0,P4= 0,Pc= 0,P5= 0,P6= 0,P7= 0,P8 = 0; // uint Dh1= 0,Dh2= 0,Dh3= 0; // uint Dv1= 0,Dv2= 0,Dv3= 0; // uint D45_1= 0,D45_2= 0,D45_3= 0; // uint D135_1= 0,D135_2= 0,D135_3= 0; // uint Ary[]={}; QVector<QVector<uint>>Raw_Pixelval; QVector<QVector<uint>>Prc_Pixelval; // int &pRPixelval; for (int i=0;i<width;i++)//获取原始像素灰度值 { for(int j=0;j<hight;j++) { uint pixelval = raw_data[i+j*width]; Raw_Pixelval[i][j] = pixelval; } } for (int i=0;i<width;i++) { for(int j=0;j<hight;j++) { P1 = Raw_Pixelval[i-1][j-1]; P2 = Raw_Pixelval[i-1][j]; P3 = Raw_Pixelval[i-1][j+1]; P4 = Raw_Pixelval[i][j-1]; Pc = Raw_Pixelval[i][j]; P5 = Raw_Pixelval[i][j+1]; P6 = Raw_Pixelval[i+1][j-1]; P7 = Raw_Pixelval[i+1][j]; P8 = Raw_Pixelval[i+1][j+1]; uint Radio_c9[9]={P1,P2,P3,P4,Pc,P5,P6,P7,P8}; uint median_Dh = mlabel1.median(Radio_c9,3); Prc_Pixelval[i][j] = median_Dh; // uint MaxRadio_c9 = mlabel1.MAX(Radio_c9); // uint MinRadio_c9 = mlabel1.MIN(Radio_c9); } } for (int i=0;i<width;i++) { for(int j=0;j<hight;j++) { uint pixelval = Prc_Pixelval[i][j]; QRgb color = qRgb(pixelval, pixelval, pixelval); img.setPixel(i,j, color); } } QPixmap px = QPixmap::fromImage(img); free(raw_data); label->setPixmap(px); label->show(); }

这段代码是用来读取一张RAW格式的图像，然后进行中值滤波去噪，并显示处理后的图像。具体来说，它先打开一个RAW图像文件，然后将图像数据读入一个内存块中。接着，它将原始像素灰度值存储到一个二维的QVector中，然后对每个像素进行中值滤波处理，将处理后的像素值存储到另一个二维的QVector中。最后，它将处理后的图像显示在一个QLabel控件中。