cv2.thresh_binary+cv2.thresh_otsu

cv2.threshold()函数是OpenCV中用来进行图像阈值化处理的函数，该函数可以根据不同的阈值类型和阈值方法，将图像中的像素值分为两类或多类。其中，cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_OTSU分别表示二值化和OTSU自适应阈值化方法。

cv2.THRESH_BINARY表示将图像中的像素值大于指定阈值的像素设置为最大值（通常为255），小于指定阈值的像素设置为最小值（通常为0）。

cv2.THRESH_OTSU表示OTSU自适应阈值化方法，该方法根据图像中像素值的分布情况，自动选择最佳阈值进行二值化处理。在使用OTSU方法时，需要将阈值参数设置为0，表示使用OTSU方法。

综合起来，cv2.threshold()函数结合cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_OTSU可以实现OTSU自适应阈值化的二值化处理，具体实现代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先读入一张灰度图像，然后使用cv2.threshold()函数进行OTSU自适应阈值化的二值化处理，最后显示原图和处理结果。

相关问题

cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU

cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU是一种阈值化方法，常用于图像分割。在这种方法中，使用OTSU算法自动选择最优的阈值来对图像进行二值化处理。

具体而言，cv2.THRESH_BINARY表示使用二进制阈值化方法，即将大于阈值的像素值设为最大值（通常为255），小于等于阈值的像素值设为0。而cv2.THRESH_OTSU表示使用OTSU算法来选择最优的阈值。

使用cv2.threshold函数可以实现这个方法。下面是一个示例代码：

# 使用OTSU算法选择最优阈值，并进行二值化处理ret, binary_img = cv2.threshold(img,0,255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# 显示二值化结果cv2.imshow('Binary Image', binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，img是输入图像，0表示以灰度模式读取图像。ret是自动选择的最优阈值，binary_img是二值化后的图像。你可以将'image.jpg'替换为你自己的图像路径来尝试这个方法。

cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU

cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU 是一种图像阈值化的方法，结合了自适应阈值和反转二值化的效果。在使用该方法时，首先使用 Otsu's 方法自动选择一个阈值来将图像分割为前景和背景。然后，使用反转二值化将高于阈值的像素设置为0，低于阈值的像素设置为最大值（通常为255），以得到二值化的图像。这个方法常用于图像分割、边缘检测等应用中。