cv2 cv2.threshold

cv2.threshold() 是 OpenCV 库中的一个函数，用于对图像进行阈值处理。阈值处理是一种用的图像处理方法，它将图像的像素值与指定的阈值进行比较，并根据比较结果将像素值分为两个类别（如黑白、前景背景等）。

使用 cv2.threshold() 函数可以实现两种类型的阈值处理：简单阈值和自适应阈值。

简单阈值是指将图像的每个像素与给定的阈值进行比较，大于阈值的像素被设置为一种颜色（如白色），小于等于阈值的像素被设置为另一种颜色（如黑色）。

自适应阈值是一种根据图像局部区域灰度特性自动确定阈值的方法。它将图像分成多个小块，在每个小块中计算局部阈值，然后根据局部阈值对该块中的像素进行处理。

cv2.threshold() 函数的基本用法如下：

retval, threshold = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

其中：
- src：输入图像，可以是灰度图或彩色图。
- thresh：设定的阈值。
- maxval：设定的最大值，通常用来表示超过阈值的像素值。
- type：阈值处理类型，包括 cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO 和 cv2.THRESH_TOZERO_INV。

函数返回值中，retval 表示计算得到的阈值，threshold 是处理后的图像。

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相关问题

cv2.Canny 和 cv2.threshold

cv2.Canny 和 cv2.threshold 是 OpenCV 库中常用的图像处理函数。

cv2.Canny 是一个边缘检测函数，用于在图像中提取边缘。它采用了Canny边缘检测算法，该算法通过计算图像的梯度来找到图像中的边缘。Canny函数的常见用法如下：

edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)

其中，image 是输入的图像，threshold1 和 threshold2 是阈值参数，用于控制边缘检测的敏感度。较低的阈值将产生更多的边缘，而较高的阈值将产生更少的边缘。

cv2.threshold 是一个图像阈值处理函数，用于将图像转换为二值图像。它可以根据给定的阈值对图像进行二值化处理，将像素值大于阈值的像素设置为一个值（如255），而小于等于阈值的像素设置为另一个值（如0）。cv2.threshold 的常见用法如下：

ret, binary_image = cv2.threshold(image, threshold, maxval, type)

其中，image 是输入的图像，threshold 是阈值，maxval 是最大值（通常为255），type 是二值化类型。函数的返回值 ret 是计算得到的阈值，binary_image 是二值化后的图像。

这些函数都是在图像处理中常用的工具，可以帮助我们进行边缘检测和图像二值化等操作。

cv2.threshold蓝色

根据提供的引用内容，cv2.threshold函数用于将图像转换为二值图像。在给定阈值的情况下，函数将图像中的像素值与阈值进行比较，并根据比较结果将像素值设置为指定的最大值或最小值。在这种情况下，使用cv2.THRESH_BINARY_INV参数将图像转换为反向二值图像。

以下是一个使用cv2.threshold函数将图像转换为反向二值图像的示例代码：

import cv2 as cv

img = cv.imread('./images/butterfly.jpg')
img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

ret, mask = cv.threshold(img_gray, 25, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)

cv.imshow('image_mask', mask)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取了一张彩色图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用cv2.threshold函数将灰度图像转换为反向二值图像，阈值设置为25。最后，我们显示了转换后的二值图像。