解释代码 for idx, thresh in enumerate(threshs):
时间: 2024-04-03 20:34:04 浏览: 76
这是一个Python中的for循环语句,用于遍历一个列表(或其他可迭代对象)中的元素。其中,idx是一个计数器变量,用于记录当前遍历到的元素在列表中的下标位置,而thresh则是当前遍历到的元素本身。
enumerate()函数可以将一个可迭代对象转换成一个枚举对象,其中每个元素都包含其在原始对象中的下标位置和对应的值。在这里,idx就代表了thresh在threshs中的下标位置。因此,整个代码片段的作用是对threshs列表中的元素进行遍历,并在每次遍历时记录当前元素在列表中的下标位置。
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讲解这段代码的作用 for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4)))
这段代码的作用是进行阈值分割,将输入的图像 `Conv_hsv_Gray` 根据一组阈值 `threshs` 进行二值化处理,并将处理后得到的二值图像的前景像素标记为颜色数组 `colors` 中对应阈值的颜色值,并将标记后的颜色值应用到输出图像 `diff_image` 的相应位置上。
具体来说,对于每一个阈值 `thresh`,代码首先使用 OpenCV 中的 `cv2.threshold` 函数将输入的图像进行二值化处理,并得到一个二值图像 `mask`。然后,代码根据当前阈值的下标 `idx` 从颜色数组 `colors` 中获取对应的颜色值,并将其存储到 `color` 变量中。接着,代码使用 numpy 数组索引的方式,将二值图像 `mask` 中非前景像素位置上的像素值设为 `diff_image` 中对应位置上的颜色值。最终,当阈值遍历完成后,`diff_image` 中存储的就是根据多个阈值进行分割后得到的彩色图像。
解释这段代码的作用 def get_diff_img(self, original_img_path, beautify_img_path, diff_img_path): """ :return: * """ original_img = cv2.imread(original_img_path) beautify_img = cv2.imread(beautify_img_path) difference = cv2.absdiff(original_img, beautify_img) Conv_hsv_Gray = cv2.cvtColor(difference, cv2.COLOR_BGR2GRAY) max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8) for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))) diff_image = cv2.cvtColor(diff_image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA) cv2.imwrite(diff_img_path, diff_image)
这段代码主要实现了比较两张图片的不同之处,并生成一张差异图。具体来说,它读取了两张图片的路径,使用OpenCV库的函数cv2.imread()读取这两张图片,接着使用cv2.absdiff()计算出两张图片的差异,将结果转换为灰度图像并存储在Conv_hsv_Gray中。然后,它定义了一个阈值列表threshs和一个颜色列表colors,用于根据不同的阈值给差异图像上色。接着,它将差异图像初始化为0,并使用循环迭代不同的阈值,并使用cv2.threshold()函数将灰度图像二值化,生成一个掩膜(mask),然后将颜色应用于掩膜区域,最后将结果存储在diff_image中。最后,它将diff_image转换为BGRA格式并将其写入指定的差异图像路径。
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