怎么用python，计算二值化图像中的0像素和像素的比值

您好！要计算二值化图像中0像素和像素的比值，可以使用Python中的OpenCV库实现。下面是一个示例代码：

import cv2

# 加载二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算0像素个数
zero_pixels = cv2.countNonZero(img == 0)

# 计算总像素个数
total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]

# 计算0像素和像素的比值
ratio = zero_pixels / total_pixels

print('0像素和像素的比值为：', ratio)

在代码中，首先使用`cv2.imread()`函数加载二值化图像，并使用`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数将其转换为灰度图像。然后，使用`cv2.countNonZero()`函数计算0像素的个数，使用图像的shape属性计算总像素个数，最后计算0像素和像素的比值。

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opencv python 计算二值化图像黑白像素的比值

好的，关于计算二值化图像黑白像素的比值，你可以使用以下代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转为灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# 统计黑白像素的个数
black_px = cv2.countNonZero(thresh == 0)
white_px = cv2.countNonZero(thresh == 255)

# 计算黑白像素的比值
ratio = black_px / white_px

# 打印比值
print(ratio)

以上代码中，`cv2.countNonZero` 函数可以统计二值化图像中非零像素的数量，因此通过 `thresh == 0` 和 `thresh == 255` 可以分别统计黑白像素的数量。最后计算比值即可。

一张图片中有使用cv2.line（）画的不规则图像，写一段代码，计算该不规则图形中的像素点个数和总的像素点个数之比，Python语言

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("irregular_shape.jpg")

# 将图像转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 使用cv2.findContours()函数提取轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3)

# 统计像素点个数
total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]
irregular_pixels = cv2.countNonZero(thresh)

# 计算比值
ratio = irregular_pixels / total_pixels

# 显示结果
cv2.imshow("image", img)
print("不规则图形像素点个数：", irregular_pixels)
print("总像素点个数：", total_pixels)
print("比值：", ratio)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()