一、全局阈值：
为整个图片指定一个阈值，函数为cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)
src: 原图(灰图)
thresh: 阈值
maxval: 给#THRESH_BINARY and #THRESH_BINARY_INV模式使用的最大值
type：二值化的类型
- cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0
- cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转
- cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变
- cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0
- cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转
二、自适应阈值：
前面介绍的是全局性的阈值，整个图像的像素都以此阈值为基准。而自适应阈值可以看成是一种局部性的阈值，指定一个区域大小，此区域内的阈值为区域里面像素的平均值（或加权和）减去第六个参数C
adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None):
src：原图（灰图）
maxValue：像素值上限
adaptiveMethod：自适应方法
- cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：领域内均值
- cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ：领域内像素点加权和，权重为一个高斯窗口
thresholdType：只有两个
cv2.THRESH_BINARY 和cv2.THRESH_BINARY_INV
blockSize： 规定正方形领域的大小
C：常熟C，阈值等于指定正方形领域的均值或加权和减去这个常熟
这种方法效果更好，相当于各区域动态自适应调整自己的阈值，而不是整个图像用同一个阈值