图像分割实验阈值分割方法代码

图像分割中的阈值分割是一种简单而常见的方法，它基于像素灰度值与预设阈值的关系来进行二值化处理。以下是一个基本的Python OpenCV库示例，使用阈值分割来将图像分为前景和背景：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义阈值
threshold_value = 127  # 这里可以根据需要调整

# 应用阈值分割
_, binary_image = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # _, _表示返回两个值，第二个是掩码

# 显示原图和分割后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Threshold Segmented Image', binary_image)

# 等待用户按键，然后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`cv2.threshold()`函数接受四个参数：输入图像、阈值、最大值（这里设为255，对应于二进制中的白色）、以及阈值比较的方式（这里是`cv2.THRESH_BINARY`，只保留大于阈值的像素）。