全局阈值法实现图像二值化代码

全局阈值法是一种常见的图像二值化技术，它将图像中的每个像素点都转换成0（黑色）或255（白色），依据的是一个预先设定的全局阈值。如果像素灰度值大于这个阈值，则认为是白色；反之则为黑色。

以下是Python中使用OpenCV库实现全局阈值法的基本步骤：

import cv2
import numpy as np

def global_thresholding(image_path, threshold_value):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 应用全局阈值
    binary_image = np.where(image > threshold_value, 255, 0).astype('uint8')

    return binary_image

# 示例：
image_path = 'input_image.jpg'
threshold_value = 127  # 这里设置一个经验值作为阈值
binary_result = global_thresholding(image_path, threshold_value)
cv2.imshow("Global Thresholding", binary_result)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键，0表示无限等待
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`threshold_value`是一个关键参数，可以根据实际图像内容调整。如果图像中的目标对比度明显，选择合适的阈值可以得到较好的二值化效果。