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图像的阈值处理
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（Binarization）。
阈值分割法的特点是:适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。
（一）简单阈值
选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成非黑即白的二值图像。
函数为cv2.threshold( )
这个函数有四个参数，第一个是原图像矩阵，第二个是进行分类的阈值，第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值，第四个是一个方法选择参数，常用的有：
cv2.THRESH_BINARY（黑白二值）
cv2.THRESH_BINARY_INV（黑白二值翻转）
cv2.THRESH_TRUNC（得到额图像为多像素值）
cv2.THRESH_TOZERO（当像素高于阈值时像素设置为自己提供的像素值，低于阈值时不作处理）
cv2.THRESH_TOZERO_INV（当像素低于阈值时设置为自己提供的像素值，高于阈值时不作处理）
这个函数返回两个值，第一个值为阈值，第二个就是阈值处理后的图像矩阵。
img = cv2.imread('4.jpg', 0)
ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # binary （黑白二值）
ret, thresh2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # （黑白二值反转）
ret, thresh3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) # 得到的图像为多像素值
ret, thresh4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) # 高于阈值时像素设置为255，低于阈值时不作处理
ret, thresh5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) # 低于阈值时设置为255，高于阈值时不作处理
print(ret)
cv2.imshow('thresh1', thresh1)
cv2.imshow('thresh2', thresh2)
cv2.imshow('thresh3', thresh3)
cv2.imshow('thresh4', thresh4)
cv2.imshow('thresh5', thresh5)
cv2.imshow('grey-map', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
