thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

这行代码使用了OpenCV库中的threshold函数，对灰度图像gray进行了二值化处理。其中，100是阈值，像素值小于100的被置为0（黑色），像素值大于等于100的被置为255（白色）。cv2.THRESH_BINARY是二值化方法，表示采用基本的阈值分割方法。函数返回的是一个元组，第一个元素是阈值处理后的图像，第二个元素是阈值。如果需要将图像显示出来，需要使用cv2.imshow()函数。

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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。

ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

这段代码是使用OpenCV库中的threshold函数来对图像进行二值化处理。首先，将阈值设为10，即将小于等于10的像素值设为0，大于10的像素值设为255。然后，通过索引[1]获取二值化后的图像。这里使用的参数cv2.THRESH_BINARY_INV表示反向二值化，即将小于等于阈值的像素设为255，大于阈值的像素设为0。