閾値法および画像adaptivethreshold閾値化動作のための方法を使用して。
図1に示すように、閾値法を使用して、閾値が設定され、変換が最大値未満ゼロに閾値よりも、閾値よりも大きいです。
＃ - * - コーディング：UTF-8 - * - ＃OpenCVのしきい値動作 輸入CV2 輸入numpyの ＃絵を読みます IMG = cv2.imread（ 'bookback.jpg'、cv2.IMREAD_COLOR） 灰色= cv2.cvtColor（IMG、cv2.COLOR_BGR2GRAY） 閾値＃閾値セグメンテーション法を使用して、255に設定された閾値よりも大きい場合、以下閾値0より RET、閾値= cv2.threshold（IMG、10255、cv2.THRESH_BINARY） ＃グレー画像閾値化 RET1、THRESHOLD1 = cv2.threshold（グレー、10255、cv2.THRESH_BINARY） ＃ディスプレイの画像 cv2.imshow（ '元'、IMG） cv2.imshow（ 'しきい値'、しきい値） cv2.imshow（ 'gray_threshold'、THRESHOLD1） cv2.waitKey（0） cv2.destroyAllWindows（）
効果：上から下には、次のとおり、元のカラー画像閾値、グレー閾値画像
2、adaptivethreshold閾値セグメンテーション法、ガウス関数で画像情報を用いた方法、小統計的適応閾値操作を使用。
＃ - * - コーディング：UTF-8 - * -
＃OpenCVの適応閾値オペレーティング
輸入CV2
輸入numpyの
＃絵を読みます
IMG = cv2.imread（ 'bookback.jpg'、cv2.IMREAD_COLOR）
＃グレースケールに変換され、
灰色= cv2.cvtColor（IMG、cv2.COLOR_BGR2GRAY）
＃適応閾値、画像ソース、最大閾値タイプ、バイナリタイプ、ブロックサイズ、閾値算出定数
adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,115,1)
#显示图片
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('adaptive_thresh',adaptive_thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
效果：由上到下依次是：原图、阈值分割后图像
3、使用otsu方法进行分割，该方法基于直方图统计，通过一个阈值将直方图分为两个部分。
#基于直方图的二值化 ret,thresh = cv2.threshold(gray,40,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
效果如下：
