核心函数：
Cv2.Threshold() 图像阈值化
Cv2.Threshold(Mat src, Mat dst, double thresh,
double maxval, ThresholdTypes type);
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Mat src： 输入图像，可以是单通道或多通道的图像。
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Mat dst： 输出图像，其大小和类型与输入图像 src 相同。函数将计算的阈值应用于输入图像的每个像素，并将结果存储在输出图像 dst 中。
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double thresh： 阈值。这是一个用于将像素值分为两个区域的数值。如果像素值大于阈值，它将被分类为一个区域；如果小于等于阈值，它将被分类为另一个区域。
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double maxval： 当像素值大于阈值时，将其设置为的值。通常，这是一个较大的值，例如255。在二进制阈值化中，大于阈值的像素值将被设置为 maxval，而小于等于阈值的像素值将被设置为0。
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ThresholdTypes type： 阈值化的类型，是一个枚举值，用于指定阈值化的具体方式。
注：
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ThresholdTypes.Binary（二进制阈值化）：
- 作用： 将图像的每个像素值与指定的阈值进行比较，如果大于阈值，则将像素值设为最大值（通常是 255），否则设为最小值（通常是 0）。
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ThresholdTypes.BinaryInv（反二进制阈值化）：
- 作用： 与 Binary 类似，但是反转了像素值的设定，大于阈值的像素值变为最小值，小于等于阈值的像素值变为最大值。
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ThresholdTypes.Trunc（截断阈值化）：
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ThresholdTypes.Tozero（被零截断）：
- 作用： 小于阈值的像素值被截断为零，大于等于阈值的像素值保持不变。
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ThresholdTypes.TozeroInv（反被零截断）：
- 作用： 与 Tozero 类似，但是反转了像素值的设定。
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ThresholdTypes.Mask（掩膜模式）：
- 作用： 在进行其他类型的阈值化操作时，将阈值化后的像素值应用到原图像上。
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ThresholdTypes.Otsu（Otsu's二值化）：
- 作用： 根据大津法（Otsu's method）确定图像的自适应阈值。
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ThresholdTypes.Triangle（三角形阈值化）：
Cv2.AdaptiveThreshold() 自适应阈值化
Cv2.AdaptiveThreshold(Mat src, Mat dst, double maxValue,
AdaptiveThresholdTypes adaptiveMethod,
ThresholdTypes thresholdType, int blockSize, double C);
Mat src：输入图像。Mat dst：输出图像，与输入图像 src 具有相同的大小和类型。double maxValue：当像素值大于阈值时，将其设置为的值。AdaptiveThresholdTypes adaptiveMethod：自适应方法的类型，决定如何计算局部阈值。
AdaptiveThresholdTypes.MeanC：计算邻域块的均值，阈值为均值减去常量 C。AdaptiveThresholdTypes.GaussianC：计算邻域块的加权和，权重由高斯窗口确定，阈值为和减去常量 C。
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ThresholdTypes thresholdType： 阈值化的类型，是一个枚举值，用于指定阈值化的具体方式。与 Cv2.Threshold 函数中的枚举值一样，包括 Binary、BinaryInv、Otsu 等。
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int blockSize： 用于计算每个像素的邻域块大小。这是一个正奇数，例如3、5、7等。块的大小决定了计算每个像素的局部阈值时使用的像素邻域。
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double C： 从计算的局部阈值中减去的常量。该常量用于调整阈值的大小，可以为正数或负数。