图像处理是计算机视觉领域中的重要任务之一，而图像值化是其中的一种常见方法。本文将为您展示一些使用Python进行图像处理的值化方法实例，帮助您理解和应用这些技术。
值化方法是将图像从连续的像素值转换为离散的表示，通常使用灰度级或颜色来表示像素。这种转换可以帮助我们减少图像的复杂性，并突出显示感兴趣的特征。下面是几种常见的值化方法及其Python实现示例。
- 二值化（Binarization）
二值化是将图像像素值转换为二进制表示的方法。通常情况下，我们将像素值大于某个阈值的像素设为白色，将像素值小于等于阈值的像素设为黑色。这种方法常用于图像分割和物体识别等任务。
下面是一个使用OpenCV库进行二值化的示例代码：
import cv2
def binarization(image, threshold):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.<