imm = pic(imm) # 二值化处理，将图像转换为黑白图像 ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 寻找图像中的边缘 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制边缘 cv2.drawContours(imm, contours, -1, (0, 255, 0), 3)为什么没有标出框来

根据你提供的代码，这部分代码对图像进行了二值化处理，然后寻找图像中的边缘，并绘制出边缘，但是并没有标出框来。如果你想要标出框来，可以使用cv2.boundingRect()函数来计算轮廓的边界框并绘制矩形。示例代码如下：

imm = pic(imm)     # 二值化处理，将图像转换为黑白图像     
ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)      
# 寻找图像中的边缘     
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)     
# 绘制边缘     
for contour in contours:
    # 计算轮廓的边界框
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    # 绘制矩形框
    cv2.rectangle(imm, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)

这样就可以在图像上标出框来了。

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def pic(imm): ret, binary = cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 二值化 k = np.ones((7, 7), np.uint8)#定义核 binary = cv2.erode(binary, k)# 腐蚀 return binary具体是怎么处理的详细说明

好的，具体解释一下这段代码的处理过程。

1. `cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)`：这行代码使用了 OpenCV 库中的 `threshold` 函数，将输入的图像 `imm` 进行二值化处理。这里的参数 `200` 表示阈值，也就是将灰度值大于等于 200 的像素点设为 255，灰度值小于 200 的像素点设为 0。`cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU` 表示使用大津算法自动确定阈值。

2. `np.ones((7, 7), np.uint8)`：这行代码定义了一个 7x7 的矩阵，也就是我们所说的核（kernel）。

3. `cv2.erode(binary, k)`：这行代码使用了 OpenCV 库中的 `erode` 函数，对二值化后的图像 `binary` 进行腐蚀操作，使用上一步定义的核 `k` 进行操作。腐蚀操作会将图像中像素值较高的区域逐渐缩小，从而使图像中的细节更加清晰。

4. 最后，函数返回处理后的二值化图像 `binary`。

ret, binary = cv2.threshold(imm, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

这段代码使用OpenCV库中的cv2.threshold函数对图像进行二值化处理。函数的第一个参数imm是输入图像，第二个参数240是阈值，像素值大于等于阈值的像素被设为255（白色），小于阈值的像素被设为0（黑色）。第三个参数255是指定输出图像中高于阈值的像素值。第四个参数cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU是指定使用OTSU算法自动选择最佳阈值进行二值化。函数的返回值ret是OTSU算法选择的最佳阈值，binary是输出的二值化图像。