python全局阈值分割流程

Python中的全局阈值分割通常包括以下步骤：

1. 读取图像：使用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取待处理的图像。

2. 图像灰度化：将读取的彩色图像转换为灰度图像，以便进行后续处理。可以使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。

3. 图像二值化：将灰度图像转换为二值图像，使得所有像素点只有两种取值，一种是黑色（0），另一种是白色（255）。可以使用cv2.threshold()函数进行二值化处理。

4. 显示结果：将处理后的二值图像显示出来，可以使用matplotlib库中的pyplot.imshow()函数来显示图像。

下面是一个示例代码：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果
plt.imshow(binary, cmap='gray')
plt.show()

其中，cv2.threshold()函数的参数解释如下：

- 第一个参数：需要进行二值化的灰度图像。

- 第二个参数：阈值，灰度值大于该值的像素被视为白色，小于该值的像素被视为黑色。

- 第三个参数：最大值，当像素值超过阈值时给出的最大值。

- 第四个参数：二值化类型，cv2.THRESH_BINARY表示二值化，大于阈值的像素值赋为最大值，小于阈值的像素值赋为0。