image = cv2.imread('1.bmp') target_colors = ['FFFFFF'] threshold = 20 result = ff.remove_colors_except(image, target_colors, threshold) 报错 result = ff.remove_colors_except(image, target_colors, threshold) TypeError: fangfa.remove_colors_except() takes 3 positional arguments but 4 were given 如何修改

根据错误提示信息，函数`remove_colors_except()`只接受3个位置参数，但是你传递了4个参数。可以将函数调用改成以下形式：

result = ff.remove_colors_except(image=image, target_colors=target_colors, threshold=threshold)

通过指定参数名，可以将参数传递给函数并避免参数数量错误的问题。

相关问题

image = cv2.imread(args.path_image) args = vars(parser.parse_args()) image2 = cv2.imread(args["path_image"])

这是一个 Python 代码片段，用于读取指定路径下的图像文件。首先，使用 argparse 库解析命令行参数，将图像文件路径存储在 args 字典中。然后，使用 OpenCV 库中的 imread 函数读取图像文件并将其存储在 image 和 image2 变量中。

img1 = cv2.imread('image/hw01-gray.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image/processed_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) gray_value1 = cv2.split(img1) gray_value2 = cv2.split(img2)完善这段代码，将gray_value1中值的二进制末位用gray_value2中的替换，用numpy优化

可以使用numpy中的位运算符来实现这个功能，具体代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image/hw01-gray.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image/processed_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 分离灰度值
gray_value1 = cv2.split(img1)[0]
gray_value2 = cv2.split(img2)[0]

# 取出gray_value1中每个像素值的二进制末位
bits1 = np.bitwise_and(gray_value1, 1)

# 将gray_value1中的二进制末位用gray_value2中的替换
new_gray_value = np.bitwise_or(np.bitwise_and(gray_value1, 254), gray_value2)

# 显示替换后的图片
cv2.imshow('New Image', new_gray_value)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`np.bitwise_and`函数用于对两个数组进行按位与操作，`np.bitwise_or`函数用于对两个数组进行按位或操作。通过这些位运算符，我们可以轻松地实现二进制末位的替换。