Python学习记录——判断语句

1. 布尔类型:True真1、False假0 

2. 比较运算符:

3. if语句

if 要判断的条件:

        条件成立时,要做的事情

4. if else语句

if 条件:

        满足if条件时,要做的事情

else:

        不满足if条件时,要做的事情

5. if elif else语句

if 条件1:

        满足条件1时,要做的事情

elif 条件2:

        满足条件2时,要做的事情

else:

        所有条件都不满足时,要做的事情

注意:

(1)elif代码块可以写多个

(2)以上判断是互斥且有序的,上一个条件满足后面的条件就不会判断了

(3)可以在条件判断中,直接写input语句,节省代码量

6. 嵌套判断语句:注意空格缩进,Python通过空格缩进来决定层次关系

基于Matlab图像处理植物叶片面积测量方法主要分为以下几个步骤。 首先,读取图像。通过Matlab的imread函数,将植物叶片图像读入Matlab环境。 接下来,进行图像预处理。常用的预处理方法包括灰度化、去噪和图像增强等。可以使用Matlab的rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像,然后使用imnoise函数去除噪声,并使用imadjust函数进行图像增强。 然后,进行阈值分割。阈值分割可以将叶片与背景分离。可以使用Matlab的im2bw函数将灰度图像转换为二值图像,然后通过试错法或自适应阈值法确定合适的阈值。 接下来,进行形态学处理。主要包括腐蚀和膨胀操作,以去除噪声和补充连通区域。可以使用Matlab的imerode和imdilate函数进行形态学处理。 然后,进行区域填充。填充可以将叶片内部的空洞填满,使得计算得到的面积更加准确。可以使用Matlab的imfill函数进行区域填充。 最后,计算叶片面积。通过计算二值图像中叶片区域(连通区域)的像素个数,再乘以像素的实际尺寸,即可得到叶片面积。可以使用Matlab的bwlabel函数得到连通区域,再使用regionprops函数计算每个连通区域的面积。 综上所述,基于Matlab图像处理植物叶片面积测量方法主要包括图像预处理、阈值分割、形态学处理、区域填充和面积计算等步骤。这些步骤结合使用,可以实现对植物叶片面积的准确测量
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