如何用cv的阈值把一张只有黑白色的图片变为黑红色

在计算机视觉（CV）中，如果你想将一张只有黑白两色的图像转换成黑红二值图像，通常我们会先进行二值化处理，而不是简单的阈值处理。二值化是将图像分成两个离散部分，通常是前景（白色）和背景（黑色）。如果你想要区分的是红色区域，你需要使用特定的颜色空间，如HSV（色度、饱和度、亮度）或HLS（色调、亮度、饱和度），因为它们更有利于颜色的识别。

以下是一个基本步骤：

1. **读取和转换图像**：使用OpenCV库加载图像，并将其从BGR色彩空间转换到HSV或LUV等更适合颜色检测的空间。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('input_bw_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. **设置阈值**：在HSV或LUV空间中，你可以设定一个范围来识别红色。比如对于HSV，红色大约在(0, 50, 50)到(10, 255, 255)之间。使用`inRange()`函数来创建一个新的二值图像，其中包含在这个范围内的像素。

lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])

mask = cv2.inRange(img, lower_red, upper_red)

3. **合并原图和二值掩码**：将结果应用到原始图像上，只保留红色区域。

output = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

4. **显示结果** 或保存处理后的图像。

cv2.imshow("Output", output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这种方法依赖于输入图像中的红色是否足够鲜明且对比明显。如果红色不够突出或者有干扰色，效果可能会受到影响。