img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

这段代码使用了Python的matplotlib和scikit-image库。首先，使用scikit-image库中的io.imread函数读取名为"checkeboard8_pixeldup_8.tif"的图像文件，并将其显示在左边的subplot上。然后，使用numpy库创建一个大小与原图像相同的全零数组，并将其显示在右边的subplot上。这个数组将用于存储二值化后的图像。

接下来，你可以将原图像转换为二值化图像，例如：

threshold = 127
img_binary[img_checkeboard > threshold] = 1

这段代码将图像中所有像素值大于127的像素设置为1，其余像素设置为0。然后，使用matplotlib库的imshow函数将二值化后的图像显示在右边的subplot上。

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补充代码img_scanned = io.imread("scanned-text-grayscale.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_scanned) plt.axis('off') plt.title("Original") img_seg = np.zeros_like(img_scanned) ### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE plt.subplot(122) plt.imshow(img_seg) plt.axis('off') plt.title("Segmentation")

好的，这里是完整的代码，包括对图像进行分割的部分：

from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取灰度图像
img_scanned = io.imread("scanned-text-grayscale.tif")

# 显示原始图像
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_scanned)
plt.axis('off')
plt.title("Original")

# 图像分割
img_seg = np.zeros_like(img_scanned)
threshold = 128
img_seg[img_scanned < threshold] = 1

# 显示分割后的图像
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_seg)
plt.axis('off')
plt.title("Segmentation")

plt.show()

其中，`img_seg` 是一个与 `img_scanned` 大小相同的全零数组，然后将阈值以下的像素点赋值为 1，表示将其分为前景。

解释一下img = cv.imread('./1.png') img_person = cv.imread("./img1.jpg") img_person = cv.resize(img_person, (478,320)) # 设置宽度值 res = cv.addWeighted(img, 0.4, img_person, 0.6, 0) # 图像显示 plt.imshow(res) plt.show()

这段代码主要是使用OpenCV库加载两张图片，并将其中一张图像的大小进行调整，然后将两张图像进行加权叠加，生成一张新的图像，并使用matplotlib库进行显示。

- 第一行代码通过cv.imread()函数加载了一个名为1.png的图像，该图像可以是任何一种OpenCV所支持的图像格式。
- 第二行代码同样使用cv.imread()函数加载了一个名为img1.jpg的图像，并将其赋值给变量img_person。
- 第三行代码使用cv.resize()函数将img_person图像的大小调整为宽度为478像素，高度为320像素的大小。
- 第四行代码使用cv.addWeighted()函数将img和img_person两张图像进行加权叠加，其中img的权重为0.4，img_person的权重为0.6，并将叠加后的结果保存到变量res中。
- 最后一行代码使用plt.imshow()和plt.show()函数将res图像显示出来。

需要注意的是，这段代码中使用的plt.imshow()函数需要导入matplotlib库，而cv.imread()，cv.resize()和cv.addWeighted()函数需要导入OpenCV库。