用python对图像进行阈值分割，不同颜色显示的代码

下面是一个基于OpenCV库的Python代码示例，可以对图像进行阈值分割，并将不同颜色的区域显示为不同的颜色：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
img_contours = img.copy()
cv2.drawContours(img_contours, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 将不同颜色的区域显示为不同的颜色
img_color = img.copy()
for i in range(len(contours)):
    color = (i * 20, 100, i * 30)
    cv2.drawContours(img_color, contours, i, color, -1)

# 显示图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Contours', img_contours)
cv2.imshow('Color', img_color)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取输入图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，我们使用cv2.threshold函数对灰度图像进行阈值分割，并使用cv2.findContours函数寻找图像中的轮廓。然后，我们使用cv2.drawContours函数将轮廓绘制到原始图像上，并使用不同的颜色绘制每个轮廓。最后，我们显示原始图像、绘制了轮廓的图像以及将不同颜色的区域显示为不同颜色的图像。