cv2.threshold支持输入的图像格式

是的，`cv2.threshold` 函数支持多种不同格式的输入图像，包括单通道灰度图像、三通道BGR彩色图像、四通道BGRA彩色图像等。但是需要注意的是，不同的输入图像格式对应的阈值处理方式可能有所不同。例如，对于彩色图像，需要先将其转换为灰度图像后再进行阈值处理，否则可能会得到意想不到的结果。

此外，需要注意的是，`cv2.threshold` 函数的输入图像应该是 NumPy 数组格式，而不是 PIL 或者其他格式的图像。如果需要使用 PIL 或其他格式的图像，可以使用相应的库函数将其转换为 NumPy 数组后再进行处理。

相关问题

ret, binary = cv2.threshold(binary, Config.threshold_thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)

这段代码使用了OpenCV库中的threshold函数，它可以对图像进行二值化处理。具体来说，它将输入图像中所有像素值大于阈值Config.threshold_thresh的像素设为255，其余像素设为0。这样就得到了一个二值图像，其中白色代表目标物体或区域，黑色代表背景。函数的返回值包括二值化后的图像和阈值化过程中所使用的阈值。

ret, mask = cv2.threshold(mask, 255 * self.threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)、

这是OpenCV库（cv2）中的一个操作，用于图像处理中的阈值化（thresholding）。`ret, mask` 是函数 `cv2.threshold()` 的返回结果，通常 `ret` 表示阈值化的返回码，而 `mask` 是处理后的二值图像。

具体来说，`mask = cv2.threshold(mask, 255 * self.threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)` 这一行命令的意思是：

1. `mask`：输入的图像或掩模。
2. `255 * self.threshold`：阈值值，`self.threshold` 可能是一个预设的比例或者数值，这里乘以255是因为阈值通常以0-255的灰度级表示。
3. `255`：如果原像素值大于这个阈值，则处理后的像素值设置为白色（255），小于等于则设置为黑色（0）。这是 `cv2.THRESH_BINARY` 类型的阈值化方式，表示非黑即白的二值化。
4. `cv2.THRESH_BINARY`：这是阈值处理类型，意味着阈值判断是非此即彼的关系，达到阈值的像素变成白色，未达阈值的变为黑色。