python中 cv2.threshold的用法

`cv2.threshold()` 是 OpenCV 中图像处理的一个函数，用于对图像进行二值化处理。其函数原型如下：

cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

其中，参数含义如下：

- `src`：输入的图像，必须是单通道（灰度）图像，且数据类型为 `numpy.ndarray`。
- `thresh`：用于进行二值化处理的阈值，必须为整数类型。
- `maxval`：当像素值超过阈值时，所赋予的最大值，也必须为整数类型。
- `type`：二值化处理的类型，包括以下 5 种：
- `cv2.THRESH_BINARY`：当像素值大于阈值时，赋值为 `maxval`，否则赋值为 0。
- `cv2.THRESH_BINARY_INV`：当像素值大于阈值时，赋值为 0，否则赋值为 `maxval`。
- `cv2.THRESH_TRUNC`：当像素值大于阈值时，赋值为阈值，否则保持原像素值。
- `cv2.THRESH_TOZERO`：当像素值大于阈值时，保持原像素值，否则赋值为 0。
- `cv2.THRESH_TOZERO_INV`：当像素值大于阈值时，赋值为 0，否则保持原像素值。
- `dst`：输出的图像，与输入图像大小相同，数据类型为 `numpy.ndarray`。

示例：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg', 0)  # 读入灰度图像
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 进行二值化处理
cv2.imshow('thresh', thresh)  # 显示二值化处理结果
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们通过 `cv2.imread()` 函数读入了一张灰度图像，然后使用 `cv2.threshold()` 函数对其进行二值化处理，最终将处理结果显示出来。