解释下面的程序： _, thresh = cv2.threshold(blur, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)

这段程序使用了 OpenCV 库对图像进行阈值化处理。具体来说，它的作用是将图像中的像素值与给定的阈值进行比较，并将像素值大于阈值的像素设置为最大值（在这里是 255），将像素值小于或等于阈值的像素设置为 0。

具体来说，这段程序中的变量含义如下：

- `_`：表示一个无用的变量，因为在这里我们不需要返回阈值化后的图像。
- `blur`：表示输入的图像，已经进行了一些模糊处理。
- `20`：表示阈值，这里设置为 20。
- `255`：表示设置的最大像素值。
- `cv2.THRESH_BINARY`：表示阈值化的类型，这里使用的是二值化类型，即将像素值大于阈值的设置为最大值，像素值小于或等于阈值的设置为 0。

因此，这段程序的作用是将输入的图像进行阈值化处理，将像素值大于 20 的像素设置为最大值 255，将像素值小于或等于 20 的像素设置为 0。

相关问题

讲解这段代码：def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

这段代码是一个函数，名为`read_img_and_convert_to_binary`，它的功能是读取一张待处理的图片并将其转换为二值图像。下面是对代码的逐行解释：

1. `original_img = cv2.imread(filename)`：使用OpenCV库的`imread`函数读取指定路径的图片，并将其存储在`original_img`变量中。

2. `original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA)`：将原图的分辨率缩小`SCALSIZE`倍，通过调整图像大小减少计算复杂度，结果存储在`original_img`变量中。

3. `blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0)`：使用高斯模糊对`original_img`进行降噪处理，减少图像中的噪点，结果存储在`blur`变量中。

4. `img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY)`：将降噪后的彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理，结果存储在`img_gray`变量中。

5. `kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)`：创建一个3x3的矩阵，用于后续图像形态学操作。

6. `opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel)`：对灰度图像进行形态学开运算（opening），通过腐蚀和膨胀操作使字符边界更加平滑，结果存储在`opening`变量中。

7. `kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8)`：创建另一个3x3的矩阵，用于后续膨胀操作。

8. `opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1)`：对开运算后的图像进行膨胀操作，进一步平滑字符边界，结果仍存储在`opening`变量中。

9. `blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0)`：再次使用高斯模糊对图像进行降噪处理，参数(13,13)表示高斯核的大小。

10. `ret, binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)`：使用Otsu阈值法将灰度图像转换为二值图像。该阈值法会自动选择一个合适的阈值，将图像分为黑白两部分，结果存储在`binary_img`变量中。

11. 最后，函数返回原始图像`original_img`和二值图像`binary_img`。

这段代码主要进行了图像预处理的步骤，包括降噪、灰度化、形态学操作和阈值处理，最终得到二值图像以供后续处理使用。

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x 转Eigen

#include <Eigen/Core>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int find_center(const cv::Mat& img) {
int h = img.rows;
int w = img.cols;
int roi_h = h * 2 / 3;
cv::Mat roi_img = img(cv::Rect(0, roi_h, w, h - roi_h));
cv::Mat img_blur;
cv::GaussianBlur(roi_img, img_blur, cv::Size(15, 15), 0);
cv::Mat th2;
cv::threshold(img_blur, th2, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU);
cv::Mat g2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
cv::Mat open_img;
cv::morphologyEx(th2, open_img, cv::MORPH_OPEN, g2, cv::Point(-1, -1), 3);
Eigen::MatrixXi x_sum = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<uint8_t, 1, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>>(open_img.ptr(), 1, open_img.total());
std::vector<int> x_point;
for (int i = 0; i < x_sum.cols(); i++) {
if (x_sum(0, i) > 0)
x_point.push_back(i);
}
int point_x = (x_point.front() + x_point.back()) / 2;
return point_x;
}