opencv c++灰度图像阈值处理

在OpenCV库中，C++处理灰度图像的阈值操作通常涉及以下几个步骤：

1. **读取图像**：首先，你需要使用`cv::imread()`函数从文件或内存中加载灰度图像。例如：

cv::Mat grayImage = cv::imread("gray_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

2. **设置阈值**：你可以使用`cv::threshold()`函数对图像进行二值化。这个函数需要输入图像、输出图像、阈值范围以及阈值选择的方式（如高于阈值设为白色，低于设为黑色）：

cv::Mat binaryImage;
cv::threshold(grayImage, binaryImage, thresholdValue, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU); // 自动计算最佳阈值

这里的`cv::THRESH_BINARY`表示二进制阈值分割，`cv::THRESH_OTSU`则用于自动确定最佳阈值。

3. **结果分析**：处理后的`binaryImage`是一个二值图像，其中像素值要么是0（黑），要么是255（白）。你可以进一步分析这个图像，比如边缘检测或形状识别。