💻✨Opencv之图像固定阈值二值化处理threshold✨💻

在图像处理的世界里，图像二值化是一项基础而重要的操作，它能够将灰度图像转换为黑白两值的图像，从而简化后续的分析和处理工作。今天，我们就来聊聊如何用 OpenCV 实现这一功能！🎉

首先，我们需要了解什么是固定阈值二值化（Thresholding）。简单来说，就是通过设定一个固定的阈值，将图像中的像素分为两类：大于阈值的设为白色（255），小于或等于阈值的设为黑色（0）。这种方法非常适合处理对比度较高的图像。💡

在 OpenCV 中，我们可以使用 `cv2.threshold()` 函数轻松实现这一功能。函数的基本参数包括输入图像、阈值、最大值以及阈值类型。例如：

```python

import cv2

img = cv2.imread('example.jpg', 0) 读取灰度图像

ret, binary_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

```

通过调整阈值，你可以灵活地适应不同的场景需求。比如，在文字识别中，适当降低阈值可以更好地突出文字细节。📚🔍

最后，记得保存你的二值化结果哦！📸💡

Opencv 图像处理 二值化 Thresholding

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