将视频二值化处理，给出python代码

视频二值化处理是一种图像处理技术，常用于提取视频中的关键信息或简化视觉分析。它将连续的像素灰度值转换为黑白两色，通常是通过设定一个阈值来完成。如果你想要对每个帧应用二值化，可以使用Python的OpenCV库。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def threshold_video(video_path, output_path, threshold_value):
    # 读取视频
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    
    # 检查是否成功打开
    if not cap.isOpened():
        print("Error opening video file")
        return
    
    # 创建一个VideoWriter对象来保存二值化的视频
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')  # 使用 MJPG 格式
    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS), (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))))
    
    while True:
        ret, frame = cap.read()  # 读取每一帧
        if not ret:
            break
        
        gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度
        binary_frame = cv2.threshold(gray_frame, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]  # 应用二值化

        # 写入二值化后的帧到输出视频
        out.write(binary_frame)

        # 显示原始帧和二值化帧（如果需要）
        cv2.imshow('Original Frame', frame)
        cv2.imshow('Binary Frame', binary_frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 等待用户按下 'q' 键退出循环
            break
            
    cap.release()
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 调用函数并传入视频路径、输出路径以及阈值（例如，100表示灰度值大于100的部分转为白色）
threshold_video('input.mp4', 'output_binary.mp4', 100)

在这个例子中，我们首先读取视频，然后逐帧将其转换为灰度并应用阈值二值化。注意这只是一个基本的处理流程，实际应用中可能还需要考虑边缘检测、噪声去除等其他预处理步骤。