cv2.threshold的用法

cv2.threshold函数用于对输入图像进行二值化处理，其用法为：cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])。src参数表示源图像，thresh参数表示阈值，maxval表示高于（低于）阈值时的赋值，type表示使用的阈值类型，dst表示输出图像。

相关问题

def fenge(self):#图像分割 # 打开图像文件对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 加载图像 img = cv2.imread(file_path, 0) img_Canny = cv2.Canny(img, 220, 250) ret, result = cv2.threshold(img_Canny, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) 图像分割使用的

这段代码实现的是基于边缘检测的图像分割方法，使用的是Canny算法。

首先通过调用Tkinter库中的filedialog.askopenfilename()函数弹出一个对话框，选择需要分割的图像文件。然后调用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取该图像，并将其转换为灰度图像。接着调用cv2.Canny()函数对图像进行边缘检测，得到边缘图像img_Canny。然后调用cv2.threshold()函数对边缘图像进行二值化处理，得到二值化图像result。在该函数中使用的是反向二值化方法（cv2.THRESH_BINARY_INV），即将边缘部分设为白色，背景部分设为黑色。

最后得到二值化图像result，即为分割后的结果。

mask = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

这是一段使用 OpenCV 的 `cv2.threshold()` 函数进行图像二值化的代码。`cv2.threshold()` 函数可以将一幅图像从灰度或彩色转为二值图像，使得图像中只有两种像素值，一种是白色(255)，一种是黑色(0)。

该函数的语法如下：

retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

其中，`src` 是输入的灰度图像；`thresh` 是阈值，可以是一个固定值或者自适应的值；`maxval` 是二值化后的最大值；`type` 是二值化的方法，例如 `cv2.THRESH_BINARY` 表示二值化；`retval` 是阈值的实际值，如果不需要可以忽略。

具体来说，这段代码的作用是将一个名为 `mask` 的图像进行二值化处理，将像素值小于等于 0 的像素点变成黑色(0)，将像素值大于 0 的像素点变成白色(255)。二值化的方法为 `cv2.THRESH_BINARY`，这意味着所有大于阈值的像素点都会变成白色，小于等于阈值的像素点都会变成黑色。函数的返回值是一个元组 `(retval, dst)`，其中 `dst` 是处理后的二值图像。