使用这段代码，为什么我想要得到的目标是黑色：% 读取图像 img = imread('瑕疵图像1.png'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 设定阈值，一般可以通过试错法来确定最佳阈值 threshold = 107; % 对图像进行二值化处理，将灰度值大于阈值的像素点设为白色（255）， 其余像素点设为黑色（0） binary_img = gray_img > threshold; % 对二值化后的图像进行形态学操作，去除噪声 se = strel('disk', 2); binary_img = imopen(binary_img, se); % 显示结果 figure; subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('原图'); subplot(1, 2, 2); imshow(binary_img); title('提取结果');

如果想要得到的目标是黑色，可以将二值化处理的选项反转一下，即将大于阈值的像素点设为黑色（0），其余像素点设为白色（255）。修改后的代码如下：

% 读取图像
img = imread('瑕疵图像1.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 设定阈值，一般可以通过试错法来确定最佳阈值
threshold = 107;

% 对图像进行二值化处理，将灰度值大于阈值的像素点设为黑色（0），其余像素点设为白色（255）
binary_img = gray_img <= threshold;

% 对二值化后的图像进行形态学操作，去除噪声
se = strel('disk', 2);
binary_img = imopen(binary_img, se);

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(binary_img);
title('提取结果');

这样修改后，提取结果中，黑色像素点表示目标区域，白色像素点表示背景区域。