使用contour函数获得等照度图像

等照度图像是指在图像中照度值相等的区域。为了获得等照度图像，可以使用Python中的contour函数。具体步骤如下：

1. 读入图像并转为灰度图像。

import cv2

# 读入图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('img.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对灰度图像进行阈值处理，得到二值图像。

# 对灰度图像进行阈值处理，得到二值图像
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

3. 使用contour函数获取等照度区域的轮廓。

# 使用contour函数获取等照度区域的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

4. 绘制等照度区域的轮廓。

# 绘制等照度区域的轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2

# 读入图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('img.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行阈值处理，得到二值图像
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 使用contour函数获取等照度区域的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制等照度区域的轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()