im2 = cv2.threshold(gray,140,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]の[1]の意味は？

Question

#画像を二値化
im2 = cv2.threshold(gray,140,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]の[1]が何を表しているのかを知りたいです。

thresholdが画像の二値化を表していることは理解しています。

#画像のサイズを求める

あと、以下の書籍の同ページの

h,w = img.shape[:2]

の[:2]が何を表しているのかということも教えて頂けると幸いです。

お手数をお掛けしますが、回答宜しくお願い致します。

ちなみに、以下の書籍を参考にしています。(157ページ1行目と7行目)

Answer 1

【2つ目の質問について】

h,w = img.shape[:2]

hは「高さ（height）」、wは「幅（witdh）」かと思われます。
前後の文脈が不明ですが通常はimgは「縦ピクセル数、横ピクセル数、チャンネル数」の配列かと思いますので、img.shape[:2]は縦ピクセル数、横ピクセル数となるはずです。

【追記：1つ目の質問について】
OpenCV-Python Tutorials 1 documentation

cv2.threshold は二つの出力を返します．一つ目の出力 retval については後述します．二つ目の出力がしきい値処理された後の 二値画像 になります．

[1]で2つ目の出力である二値画像を取得しているのではないでしょうか。

Comments

[YProg]

ちなみに，コードは以下の通りです．

###はがきから郵便番号の領域を抽出する###

import cv2#画像を使うときのライブラリ
import matplotlib.pyplot as plt#画像の数値データを表として表示する

#ハガキ画像から郵便番号領域を抽出する関数
def detect_zipno(fname):
#画像を読み込む
img = cv2.imread(fname)
#画像のサイズを求める
h,w = img.shape[:2]
#ハガキ画像の右上のみ抽出する
img = img[0:h//2,w//3:]

#画像を二値化
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)
im2 = cv2.threshold(gray,140,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

#輪郭を抽出
cnts = cv2.findContours(im2,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]

#抽出した輪郭を単純なリストに変換
result = []#resultというリストを作成

for pt in cnts:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(pt)
#大きすぎる小さすぎる領域を除去
if not(50<w<70):continue
result.append([x,y,w,h])

#抽出した輪郭が左側から並ぶようにソート
result = sorted(result,key=lambda x: x[0])

#抽出した輪郭が近すぎるものを除去
result2 = []
lastx = -100
for x,y,w,h in result:
if(x-lastx)<10:continue
result2.append([x,y,w,h])
lastx = x

#緑色の枠を描写
for x,y,w,h in result2:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),3)
return result2,img

if __name__ == "__main__":
#ハガキ画像を指定して領域を抽出
cnts,img = detect_zipno("hagaki1.png")

#画面に抽出結果を描写
plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.savefig("detect-zip.png",dpi=200)
plt.show()