opencv c++图像二值化分割

在OpenCV中，可以使用threshold函数实现图像的二值化分割。这个函数的原型是：

double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type);

其中，src是输入图像，dst是输出的二值化图像，thresh是阈值，maxval是最大值，type是阈值类型。threshold函数会将输入图像中的像素值与设定的阈值进行比较，大于阈值的像素设置为最大值，小于阈值的像素设置为0，从而实现图像的二值化分割。

在OpenCV中，还提供了其他常用的图像二值化分割方法，包括最大类间方差法（OTSU）、固定化阈值以及自适应阈值。你可以根据具体需求选择适合的方法进行图像二值化分割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [C++ opencv简单图像的分割](https://blog.csdn.net/HWWH520/article/details/125057741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于opencv的c++图像处理（图像二值化）](https://blog.csdn.net/qq_40118285/article/details/126943293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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