#_, binary_image = cv2.threshold(edge_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
时间: 2023-06-20 22:09:18 浏览: 52
这段代码使用了OpenCV库中的threshold函数,将边缘图像(edge_image)进行二值化处理,并将结果保存在binary_image中。其中,第一个参数是原始图像(这里为边缘图像),第二个参数是阈值,若原始图像中的像素值大于该阈值,则将其置为255,否则为0。第三个参数是最大值,这里设为255,表示二值化后的像素值只可能是0或255。第四个参数是阈值类型,这里设为THRESH_BINARY,表示大于阈值的像素值置为最大值,小于等于阈值的像素值置为0。
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_,segmented_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
您好!根据您提供的代码,您正在使用OpenCV库中的threshold函数来对图像进行二值化处理。这里的cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU是将OTSU阈值方法应用于图像,并将结果转换为二值图像。
这种方法可以自动选择一个合适的阈值,以将图像分为前景和背景。阈值分割是一种广泛使用的图像处理技术,可以用于许多应用领域,如物体检测、轮廓提取等。
如果您有任何进一步的问题,请随时提问!
_,segmented_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)中的_,有什么用
在这行代码中,下划线 "_" 是用作一个占位符,用于接收函数返回的不需要使用的值。在这种情况下,threshold函数返回两个值:阈值和二值化后的图像。由于您只对二值化后的图像感兴趣,而不需要阈值值本身,所以可以使用下划线 "_" 来忽略它。
这种用法在Python中非常常见,用于表示不需要的变量或值。通过使用下划线作为占位符,可以避免创建不必要的变量和内存消耗。
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