_, thresholded_img = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

这段代码是在OpenCV（cv2）中用于二值化图像的过程。它通常发生在边缘检测之后，或者用于简化图像以便进一步分析。这里涉及到的主要函数有`cv2.threshold()`和变量名`thresholded_img`。

`image`是原始输入图像，`cv2.threshold()`函数的作用是对这个图像进行阈值处理。参数解释如下：

- `0` 表示设定的最小灰度值，即我们希望所有比这个值小的像素会被置为新图像的某个颜色（这里是黑色）。
- `255` 是设定的最大灰度值，大于这个值的像素会被置为另一种颜色（这里是白色），这是二值化的典型操作。
- `cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU` 这是一个复合阈值类型，`cv2.THRESH_BINARY_INV`表示采用反相二值化（white-to-black），即将原来的黑变成白，白变成黑；`cv2.THRESH_OTSU` 则是自适应阈值分割（Otsu's method），这是一种自动选择阈值的方式，它寻找能够最大化类间方差的方法，使得黑白两部分的方差之和最大，以此来实现最佳的二值化效果。

`_, thresholded_img` 中的下划线`_`通常用于忽略返回的结果，因为在这里我们只关心生成的二值化图像`thresholded_img`，不需要`cv2.threshold()`的具体返回值。

相关问题

基于阈值的图像分割 ⚫ 基于 OpenCV 实现几种典型的阈值分割方法，包括：全局阈值分割（可 参考 cv.threshold）、局部自适应阈值分割

（可参考 cv.adaptiveThreshold）、Otsu 阈 值分割（可参考 cv.threshold）等。在实现过程中，需要先读入一张灰度图像， 然后对其进行阈值分割。最后将原图和分割结果显示出来，方便观察和比较。

下面是一个基于 OpenCV 实现全局阈值分割的示例代码：

import cv2

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 全局阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原图和分割结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Thresholded', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.threshold 函数的参数含义如下：

- 第一个参数为输入图像，必须为灰度图像。
- 第二个参数为阈值，用于将图像分为两部分。
- 第三个参数为最大值，用于表示分割后的目标像素值。
- 第四个参数为分割方法，可选项包括 cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV、 cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO 和 cv2.THRESH_TOZERO_INV。

局部自适应阈值分割和 Otsu 阈值分割的实现方式类似，只需将 cv2.threshold 函数改为 cv2.adaptiveThreshold 和 cv2.threshold 函数的 cv2.THRESH_OTSU 参数即可。

java图片阈值二值化_OpenCV3 Java图像阈值和图像生成（Imgproc.threshold）

Java中使用OpenCV3进行图像阈值二值化可以使用Imgproc.threshold方法。该方法可用于将灰度图像转换为二值图像。以下是示例代码：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Thresholding {

    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        Mat thresholded = new Mat();

        Imgproc.threshold(image, thresholded, 128, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

        Imgcodecs.imwrite("path/to/thresholded_image.jpg", thresholded);
    }
}

在这个例子中，首先加载OpenCV库。然后使用Imgcodecs.imread方法读取图像并将其转换为灰度图像。接下来，使用Imgproc.threshold方法对图像进行二值化，将像素值大于阈值的像素设置为255，将像素值小于阈值的像素设置为0。最后，使用Imgcodecs.imwrite方法将阈值化图像保存到磁盘上。

值得注意的是，在Imgproc.threshold方法中，第三个参数是阈值，第四个参数是二值化后的像素值。如果要使用反转的二进制阈值化，则可以使用Imgproc.THRESH_BINARY_INV常量作为阈值类型。

希望这个例子能帮助你理解如何在Java中使用OpenCV3进行图像阈值二值化。