opencv图像阈值二值化

在OpenCV中，图像阈值二值化是一种基本的图像处理操作，可以将图像转换为二值图像。OpenCV提供了两种常用的图像阈值二值化方法：全局阈值二值化和自适应阈值二值化。全局阈值二值化是指将整个图像分割为黑白两个部分，而自适应阈值二值化是指根据图像的局部区域来确定阈值，从而得到更精确的二值化结果。

在OpenCV中，全局阈值二值化操作的C API如下：
double cv::threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)
其中，src表示输入图像，dst表示输出的二值化图像，thresh表示设定的阈值，maxval表示阈值以上的像素值，type表示二值化的类型。

另外，OpenCV还提供了一些其他的阈值操作方法。自适应阈值二值化是其中之一，其API如下：
void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
其中，src表示输入图像，dst表示输出的二值化图像，maxValue表示阈值以上的像素值，adaptiveMethod表示自适应阈值的计算方法，thresholdType表示二值化的类型，blockSize表示局部阈值计算的邻域大小，C表示从计算得到的阈值中减去的常数。

总结起来，OpenCV提供了多种图像阈值二值化方法，可以根据具体需求选择合适的方法进行二值化操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [二值图像分析：OpenCV中的二值化阈值操作](https://blog.csdn.net/PecoHe/article/details/113876296)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【OpenCv】阈值操作（超详细）](https://blog.csdn.net/qq_49838656/article/details/119516784)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]