C++ opencv 将8位深图转成1位深

### 回答1：
将8位深的图像转换为1位深的图像，可以使用OpenCV库中的threshold()函数。该函数将大于阈值的像素值设置为最大值（通常为255），小于等于阈值的像素值设置为0或其他指定值，从而将图像二值化为黑白图像。

以下是将8位深图像转换为1位深图像的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat img1bit;
    threshold(img, img1bit, 128, 1, THRESH_BINARY);
    imwrite("output.jpg", img1bit * 255);
    return 0;
}

在上面的代码中，imread()函数用于读取输入图像，IMREAD_GRAYSCALE参数指定将图像读取为灰度图像。threshold()函数将灰度图像二值化为黑白图像，其中第3个参数128为阈值，第4个参数1为最大值，第5个参数THRESH_BINARY为二值化类型（将大于阈值的像素设置为最大值，小于等于阈值的像素设置为0）。最后，使用imwrite()函数将二值化后的图像保存为输出图像。

### 回答2：
在使用OpenCV将8位深图像转换为1位深图像时，需要进行二值化处理。二值化是将灰度图像转换为只有黑白两种颜色的图像，其中灰度值高于某个阈值的像素点被置为白色，灰度值低于阈值的像素点被置为黑色。

首先，读取8位深图像并进行灰度化处理。将彩色图像转换为灰度图像是为了便于后续的阈值化操作。可以使用OpenCV的cvtColor()函数实现这一步骤。

接下来，需要确定一个阈值用于二值化操作。可以使用OpenCV的threshold()函数来自动计算合适的阈值，也可以手动指定一个阈值。根据实际需求选择合适的方法。

然后，使用阈值对灰度图像进行二值化处理。通过将灰度图像的像素值与阈值进行比较，将大于阈值的像素置为白色（255），小于阈值的像素置为黑色（0）。可以使用OpenCV的threshold()函数实现这一步骤。

最后，将二值化后的图像保存在目标文件中，即可完成将8位深图像转换为1位深图像的操作。可以使用OpenCV的imwrite()函数来保存图像。

需要注意的是，1位深图像只有黑白两种颜色，像素点只能是黑色或白色，所以在进行二值化处理时，需要选择一个合适的阈值，以保证目标图像能够准确地呈现原图像的关键信息。另外，由于1位深图像存储空间较小，所以在进行二值化转换时，可能会损失一部分细节信息。

### 回答3：
在OpenCV中将8位深的图像转换为1位深，可以使用阈值化操作来实现。具体步骤如下：

1. 首先加载待处理的8位深度图像。可以使用cv2.imread()函数加载图像，并确保以灰度模式加载。

2. 接下来，选择一个合适的阈值来将图像二值化。这个阈值可以是任意一个介于0到255之间的值。如果像素值小于等于阈值，则设置为0；反之，则设置为255。可以使用cv2.threshold()函数实现这一过程。

3. 根据二值化后的图像，可以进行一些后续处理操作。例如，可以使用形态学操作来去除噪声或填补空洞。可以使用cv2.erode()函数进行腐蚀操作，cv2.dilate()函数进行膨胀操作。

4. 最后，使用cv2.imshow()函数显示转换后的图像，并使用cv2.waitKey()函数等待用户的按键输入。可以使用cv2.destroyAllWindows()函数来关闭图像窗口。

总结：通过使用OpenCV中的阈值化操作和一些图像处理操作，将8位深的图像转换为1位深图像是可行的。这种转换可以用于对二值图像进行处理，例如目标检测或图像分割等任务。