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本文详细介绍了使用EmguCV4进行图像阈值处理的方法，包括BINARY、BINARYINV、OTSU、ToZero、TOZEROINV和AdaptiveThreshold。通过阈值处理，可以将图像二值化，简化图像并突出目标轮廓，便于后续图像处理。大津法（OTSU）是一种常用的自动阈值选择算法，确保图像分割时类间方差最大。AdaptiveThreshold则根据每个像素的邻域计算自适应阈值。
阈值处理就是我们通常所说的二值化，阈值处理在图像处理中是非常常见的。
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标区域与其 背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景 区域)的组合，选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区 域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。适用于目标与背景灰度有较强对比的 情况，呈现出明显的黑白效果。 在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位。图像的二值化有利于图像 的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
在 EmguCv 中可以通过调用 CvInvoke 类中的 Threshold()或者 AdaptiveThreshold() 方 法 来 实 现 阈 值 , 也 可 以 通 过 Image Threslold() 、 ImageAdaptiveThreshold()方法实现。实现代码和原理基本一致，掌 握其中一种另外一种基本也会。这边主要介绍 CvInvoke 。
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1、BINARY
value = value > threshold ? max_value : 0
这个应该是阈值处理中最简单的一个了，即大于某个阈值设置为max_value,反之设置为min
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