OpenCV-Python：图像二值化

图像二值化定义

图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出只有黑白的视觉效果。

一幅图像包括目标物体、背景和噪声，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个部分： 大于 T 的像素群和小于 T 的像素群。这是研究灰度变换的特殊方法，称为图像的二值化（Binarization）。

全局阈值

Python-OpenCV 中提高阈值函数：

cv2.threshold (src, threshold, maxValue, method)

# src : 源图
# threshold : 设定的阈值
# maxValue : 设定的最大值
# method : 阈值化的方法 
#          cv2.THRESH_BINARY
#          cv2.THRESH_BINARY_INV
#          cv2.THRESH_TRUNC
#          cv2.THRESH_TOZERO
#          cv2.THRESH_TOZERO_INV

src 源图：实线表示原始数据；虚线便是设定的阈值

 cv2.THRESH_BINARY：大于阈值的像素点灰度值设定为 maxValue （如8位灰度值最大为255），灰度值小于阈值的像素点的灰度值设定为0。

cv2.THRESH_BINARY_INV： 大于阈值的像素点的灰度值设定为0，而小于阈值的像素点的灰度值设定为 maxValue。