要提取并分析图像中的几何形状特征，可以使用OpenCV中的一些函数和方法来实现。以下是一种常见的方法：
首先，读取图像并将其转换为灰度图像。这可以通过OpenCV的cv2.imread()和cv2.cvtColor()函数来实现。
接下来，使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。可以使用cv2.Canny()函数来实现。
使用霍夫变换来检测图像中的直线。可以使用cv2.HoughLinesP()函数来实现。
使用轮廓检测算法来检测图像中的轮廓。可以使用cv2.findContours()函数来实现。
分析轮廓，并根据需要提取出图像中的特定几何形状，如矩形、圆形等。可以使用cv2.approxPolyDP()函数来对轮廓进行逼近，然后根据逼近后的形状来判断是哪种几何形状。
可以使用一些几何形状特征描述符，如面积、周长、长宽比等来进一步分析图像中的几何形状特征。可以使用OpenCV的相关函数来计算这些特征。
通过以上步骤，您可以提取并分析图像中的几何形状特征。您可以根据具体的需求和场景来选择合适的方法和参数来实现您的目标。
OpenCV中的阈值分割可以通过cv2.threshold()函数实现。该函数的参数包括输入图像、阈值、最大像素值、阈值类型和输出图像。
以下是一个简单的示例代码，演示...
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import cv2 # 读取两幅图像
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x = 5
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