选择合适阈值，对差分帧进行阈值化，得到二值图像，并显示。

好的，针对您的问题，我可以给出以下的回答：

差分帧图像通常用于视频动态分析领域，可以用于检测视频中的运动目标。在实际应用中，需要对差分帧进行阈值化，得到二值图像，以便于后续的处理和分析。

阈值化的过程就是将灰度图像中的像素值与一个设定的阈值进行比较，将大于阈值的像素点设置为白色，小于等于阈值的像素点设置为黑色。因此，阈值的选取对于二值图像的质量和后续处理效果非常重要。

关于如何选择合适的阈值，常见的方法有手动设定阈值和自适应阈值两种。手动设定阈值需要根据实际应用场景和经验进行选择，而自适应阈值可以根据图像的局部特征自动调整阈值，更加适用于复杂场景的处理。

以下是一个简单的Python代码示例，用于对差分帧进行阈值化，并显示二值图像：

import cv2

# 读取差分帧图像
diff_frame = cv2.imread('diff_frame.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 设定阈值为100
threshold_value = 100

# 对差分帧进行阈值化
_, binary_frame = cv2.threshold(diff_frame, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示二值图像
cv2.imshow('Binary Frame', binary_frame)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，以上代码中使用了OpenCV库中的阈值化函数`cv2.threshold()`，其中第一个返回值表示是否成功，第二个返回值为阈值化后的二值图像。

希望这个回答能够对您有所帮助。如果您还有其他问题，可以随时提出。