基于 OpenCV +python实现全局阈值分割

全局阈值分割是一种简单而有效的图像分割方法，通过将图像中的像素值与一个预先设定的阈值进行比较，将像素分为两个类别：背景和前景。在 OpenCV 中，可以使用 cv2.threshold() 函数来进行全局阈值分割。

下面是一个基于 OpenCV + Python 的全局阈值分割的实现示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 进行全局阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原始图像和分割结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用 cv2.imread() 函数读取名为 test.jpg 的图像，然后使用 cv2.threshold() 函数进行全局阈值分割。该函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是阈值，第三个参数是将像素分为两个类别的最大像素值，第四个参数是阈值类型。在这个例子中，我们使用 THRESH_BINARY 类型，表示将像素值大于阈值的像素设置为最大值，将像素值小于等于阈值的像素设置为 0。最后，使用 cv2.imshow() 函数显示原始图像和分割结果，并使用 cv2.waitKey() 函数等待用户按下任意键关闭窗口。

需要注意的是，阈值的选择需要根据具体的应用场景和图像特点进行调整，通常可以通过试验法来选择最佳的阈值。