def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

这段代码的大致思路如下：

1. 通过cv2.imread函数读取指定文件名的图片，赋值给original_img变量。
2. 将原图的分辨率缩小SCALSIZE倍，以减少计算复杂度。这里使用cv2.resize函数进行图像缩放，并将结果赋值给original_img变量。
3. 使用cv2.GaussianBlur函数对原图进行模糊处理，以降噪，结果保存在blur变量中。
4. 将模糊处理后的图像转换为灰度图像，使用cv2.cvtColor函数将blur变量转换为灰度图像，并将结果保存在img_gray变量中。
5. 使用cv2.morphologyEx函数对灰度图像进行开操作（opening），以进一步降噪并使字符边界更圆滑。这里使用一个3x3的矩形结构元素进行开操作，结果保存在opening变量中。
6. 使用cv2.dilate函数对opening变量进行膨胀操作，以填充字符内部的空洞，结果保存在opening变量中。
7. 使用cv2.GaussianBlur函数对opening变量进行模糊处理，以平滑图像，结果保存在blur变量中。
8. 使用Otsu阈值法（cv2.THRESH_OTSU）将模糊处理后的图像转换为二值图像。这里使用cv2.threshold函数，并将结果保存在binary_img变量中。
9. 返回原始图像original_img和二值图像binary_img。

这段代码的主要目的是读取一张图片，并对其进行预处理，包括缩小分辨率、降噪、灰度化、开操作、膨胀、模糊和二值化等步骤。最终返回原始图像和处理后的二值图像。

相关问题

讲解这段代码：def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

这段代码是一个函数，名为`read_img_and_convert_to_binary`，它的功能是读取一张待处理的图片并将其转换为二值图像。下面是对代码的逐行解释：

1. `original_img = cv2.imread(filename)`：使用OpenCV库的`imread`函数读取指定路径的图片，并将其存储在`original_img`变量中。

2. `original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA)`：将原图的分辨率缩小`SCALSIZE`倍，通过调整图像大小减少计算复杂度，结果存储在`original_img`变量中。

3. `blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0)`：使用高斯模糊对`original_img`进行降噪处理，减少图像中的噪点，结果存储在`blur`变量中。

4. `img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY)`：将降噪后的彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理，结果存储在`img_gray`变量中。

5. `kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)`：创建一个3x3的矩阵，用于后续图像形态学操作。

6. `opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel)`：对灰度图像进行形态学开运算（opening），通过腐蚀和膨胀操作使字符边界更加平滑，结果存储在`opening`变量中。

7. `kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8)`：创建另一个3x3的矩阵，用于后续膨胀操作。

8. `opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1)`：对开运算后的图像进行膨胀操作，进一步平滑字符边界，结果仍存储在`opening`变量中。

9. `blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0)`：再次使用高斯模糊对图像进行降噪处理，参数(13,13)表示高斯核的大小。

10. `ret, binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)`：使用Otsu阈值法将灰度图像转换为二值图像。该阈值法会自动选择一个合适的阈值，将图像分为黑白两部分，结果存储在`binary_img`变量中。

11. 最后，函数返回原始图像`original_img`和二值图像`binary_img`。

这段代码主要进行了图像预处理的步骤，包括降噪、灰度化、形态学操作和阈值处理，最终得到二值图像以供后续处理使用。

img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

这行代码读取了名为`binary_image.png`的图像，并将其以灰度图像的形式加载到变量`img`中。这是通过将`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`作为第二个参数传递给`cv2.imread()`函数实现的。

`cv2.imread()`函数用于读取图像文件，第一个参数是要读取的文件的路径和文件名。第二个参数是可选的，用于指定读取图像的方式。`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`表示将图像读取为灰度图像。如果不传递第二个参数，则默认以BGR彩色图像的形式加载图像。

在这个例子中，将图像加载为灰度图像非常有用，因为它只需要一个通道而不是三个通道，这样可以节省内存并加速图像处理。因此，当你需要处理灰度图像时，可以使用`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数来加载图像。