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我想计算红外相机生成的图像中形状的面积。

我有一大组矩阵，它们是由红外相机生成的。在每个矩阵/图像中，我的背景主要是一个点的图像，这是红外辐射的来源。我处理它的方法是使用 Python OpenCV 来通过消除背景和计算形状中的像素数来隔离源图像。问题是在每张图像中，图像的一部分也变成了背景，所以我无法像我想要的那样获得完整的图像。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

PPmm = 81/55 #Pixel per mm


img = np.genfromtxt('Image 5 Z_plane = 141.0_contour_plot.csv', delimiter= ',')

img_cv = cv2.resize(img,(81,81))
np.savetxt('testing.csv', img_cv, delimiter= ',')

img = (img_cv*255).astype(np.uint8)









edges = cv2.Canny(img,150,250)

se = np.ones((7,7), dtype='uint8')





# Perform morphology

image_close = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, se)

# Your code now applied to the closed image
cnt = cv2.findContours(image_close, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
cv2.drawContours(mask, cnt, -1, 255, -1) …

我一直在对 Python 运算符进行一些修改，但遇到了一些我不确定的事情。

如果我对 2 个整数执行按位运算 (&, |) ，我将毫不奇怪地得到它们的按位值
。意义：

>>> a = 11
>>> b = 3
>>> a & b
3

这是因为按位和执行和对这些数字的二进制表示。但是，如果我使用内置的 and 运算符，我将获得第二个变量，而不管它是什么类型：

>>> b and a
11

>>> 'b' and 'a'
'a'

为什么会这样？