采用基本全局阈值法求阈值，并进行阈值分割python

在Python中，全局阈值法是一种常见的图像二值化技术，通过找到整个图像中最能体现灰度差异的单一阈值来区分前景和背景。这种方法适用于像素分布相对均匀、对比明显的场景。以下是一个简单的步骤来实现这一过程：

1. 导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

2. 读取图片并转换为灰度图：

image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. 计算直方图：

hist, _ = np.histogram(image.flatten(), bins=np.arange(0, 256), range=(0, 256))

4. 找到最大梯度点作为阈值（通常是累积直方图的最大变化处）：

threshold = hist.argmax()

5. 应用阈值进行分割：

binary_image = image > threshold

6. 可视化结果：

cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Binary", binary_image.astype(np.uint8) * 255)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()