使用两层for循环遍历像素点，判断像素点是否大于阈值，大则为255，小则为0。保存二值化图像在工程目录下。

在图像处理中，如果你想要将一张灰度图像进行二值化操作，你可以通过双层嵌套的`for`循环遍历每一个像素点。这个过程通常是这样的：

首先，创建一个二维数组或者矩阵来表示原始图像的像素，假设它是`image`。然后设置一个阈值`threshold`。

# 假设 image 是一个二维数组，每个元素代表一个像素的灰度值
height, width = image.shape

# 创建一个新的二值图像 matrix，用于存储处理后的结果
binary_image = [[0] * width for _ in range(height)]

# 双层for循环遍历每个像素点
for i in range(height):
    for j in range(width):
        # 如果当前像素灰度值大于阈值
        if image[i][j] > threshold:
            # 设置为白色（二进制中的255）
            binary_image[i][j] = 255
        else:
            # 小于等于阈值，设置为黑色（二进制中的0）
            binary_image[i][j] = 0

# 最后，你可以选择将这个二值化的 `binary_image` 保存到工程目录下，例如用PIL库
from PIL import Image
binary_image = Image.fromarray(binary_image)
binary_image.save('binary_output.jpg')

在这个过程中，`binary_image` 就是一个根据原图像素值与阈值对比生成的二值图像。