opencv threshold

OpenCV中的threshold函数用于对图像进行阈值分割。阈值分割是将图像像素值分为两个类别的过程，大于或小于给定阈值的像素值将被分配到不同的类别中。函数的语法如下：

threshold(src, dst, threshold_value, maxval, type)

其中，src是输入图像，可以是8位的灰度图像或32位的彩色图像。dst是输出图像，thresh是阈值，maxval是dst图像中的最大值，type是阈值类型。

阈值类型有以下几种选项：
1. THRESH_BINARY: 大于阈值的像素值设为maxval，小于等于阈值的像素值设为0。
2. THRESH_BINARY_INV: 大于阈值的像素值设为0，小于等于阈值的像素值设为maxval。
3. THRESH_TRUNC: 大于阈值的像素值设为阈值，小于等于阈值的像素值保持不变。
4. THRESH_TOZERO: 大于阈值的像素值保持不变，小于等于阈值的像素值设为0。
5. THRESH_TOZERO_INV: 大于阈值的像素值设为0，小于等于阈值的像素值保持不变。

在使用函数之前，通常需要对输入图像进行预处理，如转换为灰度图像或进行滤波处理，以提高阈值分割的效果。例如，可以使用cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图像，使用medianBlur函数进行中值滤波。

示例代码中还展示了adaptiveThreshold函数的用法。adaptiveThreshold函数可以根据图像局部区域的均值或高斯邻域的加权和来自适应地确定阈值。

请注意，以上引用的内容主要摘自Opencv官方文档和API介绍。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV图像阈值:简单阈值、自适应阈值、OTSU、TRIANGLE](https://blog.csdn.net/thequitesunshine007/article/details/107594320)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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