使用Python+OpenCV，以灰度图作为输入，以100为灰度阈值生成图像二值化处理结果图，并将图片保存

在Python中，我们可以利用OpenCV库来进行图像处理，包括灰度化和二值化。以下是简单的步骤：

首先，你需要安装`opencv-python`库，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install opencv-python

接下来，你可以通过以下代码实现从灰度图到二值化的过程：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input_gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 确保图像是一个numpy数组，如果不是，转换一下
if not isinstance(img, np.ndarray):
    img = np.array(img)

# 设置灰度阈值为100
threshold_value = 100
_, binary_img = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # THRESH_BINARY是二值化的一种方法

# 显示原图和二值化后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Binary Image", binary_img)

# 保存二值化后的图像
cv2.imwrite('output_binary_image.jpg', binary_img)

# 等待用户按键，然后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读入一个灰度图像，然后使用`cv2.threshold()`函数设定阈值，高于阈值的像素设置为白色（255），低于或等于阈值的像素设置为黑色。最后，使用`cv2.imwrite()`保存处理后的图像。