cv2.connectedComponentsWithStats的图片可以是bool类型吗

不可以。cv2.connectedComponentsWithStats函数的输入图像应该是灰度图像（单通道图像），而不是布尔类型的图像。如果需要使用布尔类型的图像，可以将其转换为灰度图像再进行处理。可以使用cv2.cvtColor函数将布尔类型的图像转换为灰度图像，如下所示：

import cv2

img_bool = ... # 布尔类型的图像
img_gray = cv2.cvtColor(img_bool.astype('uint8')*255, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 对灰度图像进行处理
labels, stats = cv2.connectedComponentsWithStats(img_gray, ...)

这里使用astype函数将布尔类型的图像转换为整数类型的图像，再乘以255将像素值转换到0~255的范围内，最后使用cv2.cvtColor函数将其转换为灰度图像。

相关问题

程序运行提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'astype'，修改程序img = cv2.imread('1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_bool = img.astype(np.bool) row_sum = np.sum(img_bool, axis=1) plt.plot(row_sum) plt.show()

这个错误通常是由于灰度图像读取失败导致的。请确认一下`1.tiff`文件是否存在，并且是一个有效的灰度图像文件。如果文件存在但仍无法读取，请尝试使用绝对路径来读取文件，例如：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('/path/to/1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将二值图像转换为布尔类型
img_bool = img.astype(np.bool)

# 统计每行像素不为零的点的个数
row_sum = np.sum(img_bool, axis=1)

# 绘制图像
plt.plot(row_sum)
plt.show()

在这里，`/path/to/1.tiff`应该替换为`1.tiff`文件的绝对路径。

snap7 读取地址“DB301.DBX54.0”“DB301.DBX54.1”的bool类型数值

如果您正在使用 Snap7 库来读取 Siemens PLC 的数据，那么您可以按照以下步骤读取地址 `DB301.DBX54.0` 和 `DB301.DBX54.1` 的 bool 类型数值：

1. 使用 `S7Client` 类的 `Connect()` 方法连接到 PLC，例如：

from snap7.client import Client

plc = Client()
plc.connect('192.168.0.1', 0, 1)

2. 使用 `S7Client` 类的 `DBRead()` 方法读取 DB301 数据块的数据，例如：

data = plc.db_read(301, 0, 2)

其中，`301` 表示数据块号，`0` 表示起始地址，`2` 表示读取的字节数。

3. 解析读取的数据，获取 `DBX54.0` 和 `DBX54.1` 的 bool 值，例如：

byte0 = data[0] # 获取第一个字节
byte1 = data[1] # 获取第二个字节

# 获取 DBX54.0 和 DBX54.1 的 bool 值
dbx54_0 = bool(byte0 & 0b00010000)
dbx54_1 = bool(byte0 & 0b00100000)

其中，`byte0` 和 `byte1` 分别表示从 DB301 数据块中读取的第一个字节和第二个字节，`&` 符号表示按位与运算，`0b` 表示二进制数的前缀。

这样，您就可以读取地址 `DB301.DBX54.0` 和 `DB301.DBX54.1` 的 bool 类型数值了。需要注意的是，如果您需要读取其他类型的数据，可能需要使用不同的方法和参数。