threshold = 0.01 loc = numpy.where(result<threshold) #遍历提取出来的位置 for other_loc in zip(*loc[::-1]): #第二次筛选----将位置偏移小于5个像素的结果舍去 if (temp_loc[0]+5<other_loc[0])or(temp_loc[1]+5<other_loc[1]): numOfloc = numOfloc + 1 temp_loc = other_loc cv2.rectangle(target,other_loc,(other_loc[0]+twidth,other_loc[1]+theight),(0,0,225),1) str_numOfloc = str(numOfloc)

这段代码实现了对一个图像中小于阈值 `threshold` 的结果位置的提取。具体流程如下：

1. 使用 `numpy.where` 函数遍历所有小于阈值的像素位置，将结果保存在 `loc` 变量中。其中 `[::-1]` 表示对 `loc` 中的元素进行翻转。

2. 使用 `zip(*loc[::-1])` 进行第一次筛选，将位置偏移小于 5 个像素的结果舍去。这里的 `temp_loc` 是上一个符合条件的位置，初始值为 `min_loc`，即第一个小于阈值的位置。

3. 对于符合条件的位置，将 `numOfloc` 计数器加 1，并更新 `temp_loc` 的值。

4. 在目标图像上绘制矩形框，表示检测到的目标位置。

5. 将 `numOfloc` 转换为字符串类型，用于后续绘制计数信息。