ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) 。 能详细解释这段代码吗
时间: 2023-05-17 22:04:34 浏览: 140
这段代码使用了OpenCV库中的一些函数来进行图像处理。首先,cv2.threshold函数将img_opening图像进行二值化处理,将像素值小于阈值的像素设为0,大于等于阈值的像素设为255。其中,阈值是通过cv2.THRESH_OTSU方法自动计算得出的。接着,cv2.Canny函数对二值化后的图像进行边缘检测,将图像中的边缘提取出来。其中,100和200是Canny算法中的两个阈值,用于控制边缘检测的灵敏度。最终,img_edge就是经过边缘检测后得到的图像。
相关问题
ret,img_threshold = cv2.threshold(img_laplace,3,40,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(img) contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 为什么错了
根据提供的代码,可能会出现两个问题:
1. `img_laplace`这个变量没有定义或者没有赋值,因此`cv2.threshold()`函数的第一个参数无法传递正确的图像数据,会导致程序抛出异常。需要确保`img_laplace`已经定义或者赋值,并且是一个灰度图像。
2. 在OpenCV的不同版本中,`cv2.findContours()`函数的返回值格式可能不同。如果你使用的是OpenCV 2.x版本,那么返回值只有两个,格式是`contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`。但是如果你使用的是OpenCV 3.x或者4.x版本,那么返回值是三个,格式是`img,contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`。因此,如果你使用的是后者,应该将`contours,hierarchy`改为`img,contours,hierarchy`。
综上所述,可以尝试修改代码为以下形式:
```
img_laplace = cv2.Laplacian(img_gray,cv2.CV_8U,ksize=3)
ret,img_threshold = cv2.threshold(img_laplace,3,40,cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(img)
contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
或者:
```
img_laplace = cv2.Laplacian(img_gray,cv2.CV_8U,ksize=3)
ret,img_threshold = cv2.threshold(img_laplace,3,40,cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(img)
_,contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
ret,thresh = cv2.threshold(img_mask[:,:,0],0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
这段代码的作用是对输入的图像进行二值化处理,其中img_mask是输入的图像,[:,:,0]表示只取图像的第0个通道(如果是彩色图像则有三个通道),0表示设定的阈值,255表示二值化后的最大值,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU表示采用OTSU算法自动确定二值化阈值。具体来说,OTSU算法是一种基于图像直方图的自适应阈值选择方法,能够自动确定最佳的二值化阈值,因此在图像处理中应用非常广泛。