cv2.threshold函数

cv2.threshold函数是OpenCV中的一个图像处理函数，用于将图像转换为二值图像。它的作用是将图像中的像素值与设定的阈值进行比较，大于阈值的像素点设置为一个值（通常是255），小于阈值的像素点设置为另一个值（通常是0）。具体使用方法如下：

retval, threshold = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

参数解释：
- src: 输入的待处理图像。
- thresh: 设定的阈值。
- maxval: 大于阈值时的像素值。
- type: 阈值处理的类型，可选的取值包括cv2.THRESH_BINARY（大于阈值为maxval，小于等于阈值为0）、cv2.THRESH_BINARY_INV（大于阈值为0，小于等于阈值为maxval）、cv2.THRESH_TRUNC（大于阈值为阈值，小于等于阈值不变）、cv2.THRESH_TOZERO（大于阈值不变，小于等于阈值为0）、cv2.THRESH_TOZERO_INV（大于阈值为0，小于等于阈值不变）。

它会返回一个retval值和一个threshold图像，retval为设定的阈值。

相关问题

cv.threshold函数怎么使用

cv.threshold函数用于对一张灰度图像进行阈值处理，将像素值大于或小于指定阈值的像素进行二值化处理，通常用于图像分割、边缘检测等应用。

该函数的使用方法如下：

ret, binary = cv.threshold(src_img, thresh, maxval, type)

- src_img：输入的灰度图像；
- thresh：指定的阈值，可以是一个数值或者是一个函数，用于自动计算阈值；
- maxval：二值化后像素的最大值，通常为255；
- type：阈值处理的类型，包括：cv.THRESH_BINARY、cv.THRESH_BINARY_INV、cv.THRESH_TRUNC、cv.THRESH_TOZERO、cv.THRESH_TOZERO_INV、cv.THRESH_MASK、cv.THRESH_OTSU等。

其中，返回值ret为计算得到的阈值，binary为二值化后的图像。

例如，以下代码对一张灰度图像进行二值化处理：

import cv2 as cv
img = cv.imread('example.jpg', 0)  # 读入灰度图像
ret, binary = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)  # 二值化处理
cv.imshow('binary image', binary)  # 显示二值化后的图像
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用cv.imread函数读入一张灰度图像，然后使用cv.threshold函数对图像进行二值化处理，将像素值大于127的设为255，小于等于127的设为0，最后使用cv.imshow函数显示二值化后的图像。

cb2.threshold函数的用法

`cv2.threshold()` 函数是 OpenCV 中用于对图像进行阈值化处理的函数。该函数有以下语法:

retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

其中，各参数的含义如下:

- `src`：要进行处理的原始图像，必须是灰度图像。
- `thresh`：阈值，用于将像素分成两个类别，具体取值根据不同的阈值类型而定。
- `maxval`：当像素值超过阈值时，所赋予的新值，一般为一个白色像素值。
- `type`：阈值类型，用于指定不同的阈值处理方式。

`cv2.threshold()` 函数的返回值为一个元组，其中包含两个参数：

- `retval`：表示阈值，即在阈值处理过程中使用的实际阈值。
- `dst`：处理后的图像，与 `src` 大小相同，像素值为阈值处理后的结果。

下面是一个简单的示例，演示如何使用 `cv2.threshold()` 函数将一张灰度图像进行阈值化处理:

import cv2

# 读取并显示原始图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
cv2.imshow('Original Image', img)

# 对图像进行阈值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)

# 等待按下任意按键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我们首先读取了一张灰度图像，并用 `cv2.imshow()` 函数显示了原始图像。接着，我们使用 `cv2.threshold()` 函数对图像进行阈值化处理，将像素值大于 127 的像素设为 255（即白色），其余像素设为 0（即黑色）。最后，我们又用 `cv2.imshow()` 函数显示了处理后的图像。最后，等待用户按下任意按键后，使用 `cv2.destroyAllWindows()` 函数关闭所有窗口。