深入理解 OpenCV 中的二值化：cv2.THRESH_BINARY 与 cv2.THRESH_OTSU 的组合运用

引言

在图像处理和计算机视觉中，二值化是一种常见的图像处理技术，用于将图像转换为只有两种可能取值的图像，通常是黑白。OpenCV 提供了一种强大的工具来实现图像二值化，即 cv2.threshold() 函数。本篇博客将深入介绍 cv2.THRESH_BINARY 和 cv2.THRESH_OTSU 的组合使用，以及它们对图像二值化的优化效果。

1. 了解 cv2.THRESH_BINARY

首先，让我们回顾一下 cv2.THRESH_BINARY 是什么。这是一种基本的二值化方法，它使用一个用户指定的固定阈值将图像中的像素分为两类：高于阈值和低于阈值。简而言之，像素值大于阈值的被设为一个值（通常是255），而像素值小于阈值的被设为另一个值（通常是0）。详细可以查看我的这篇博客：OpenCV中的图像阈值化操作详解（代码实现）-优快云博客

ret, binary_image = cv2.threshold(image, threshold_value, max_value, cv2.THRESH_BINARY)

• image: 输入的灰度图像。
• threshold_value: 用于分割像素的阈值。
• max_value: 高于阈值的像素所设置的值。
• cv2.THRESH_BINARY: 指定使用二进制阈值化。

2. 理解 cv2.THRESH_OTSU

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