c++opencv 灰度图的二值化

在OpenCV中，二值化是一种图像处理技术，常用于将灰度图像转换为只有两个亮度级别的黑白图像，便于后续的边缘检测、形态学操作等。在C++中，使用OpenCV库进行灰度图的二值化可以通过以下几个步骤：

1. **读取和预处理图像**：
使用`cv::imread()`函数读取灰度图像，确保图像类型为`cv::Mat`，例如：

   cv::Mat img = cv::imread("input_gray.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

2. **选择阈值**：
你可以根据图像内容手动选择一个阈值，或者使用自动阈值方法如Otsu's方法（`cv::threshold()`函数）：

   int threshold = cv::threshold(img, img, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

3. **二值化**：
使用选择的阈值将图像转换为二值图像，低于阈值的像素设为0（黑色），高于阈值的像素设为255（白色）：

   img.setTo(cv::Scalar(255), img > threshold);

4. **检查结果**：
可以用`imshow()`函数显示处理后的图像，确认是否达到预期效果。