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OPENCV二值化处理详解及实现方法
一、引言
随着计算机视觉技术的发展，二值化处理在计算机视觉领域中起着举足轻重的作用。二值化处理是将图像中的像素值设定为0或255，将其转换为二值图像。在计算机视觉中，二值化处理被广泛应用于图像分割、目标检测、 人脸识别 等领域。本文将详细介绍OPENCV二值化处理的实现方法。
二、OPENCV二值化处理简介
OPENCV（OpenCV）是一个跨平台的计算机视觉库，它包含了丰富的函数和接口，可以方便地进行图像处理。OPENCV中的二值化处理函数是`cv2.threshold()`函数，该函数可以实现图像二值化处理。
三、OPENCV二值化处理实现方法
1. 读取图像
首先，需要读取需要进行二值化处理的图像。可以使用`cv2.imread()`函数读取图片，将图片转换为RGB格式。
```python
import cv2
img = cv2.imread('your_image_path.jpg')
```
2. 设置阈值
在OPENCV中，设置阈值通常使用`cv2.threshold()`函数。需要设置两个值，首个值是输入图像的最低阈值，第二个值是输入图像的最高阈值。
```python
thresh_lower = 0
thresh_upper = 255
```
3. 进行二值化处理
使用`cv2.threshold()`函数将输入图像转换为二值图像。函数的首个参数是输入图像，第二个参数是阈值，第三个参数是输出的二值化图像。
```python
binary_img = cv2.threshold(img, thresh_lower, thresh_upper, cv2.THRESH_BINARY)[1]
```
4. 显示原图像和二值化图像
可以使用`cv2.imshow()`函数显示原图像和二值化图像。
```python
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Binary Image', binary_img)
cv2.waitKey(0)
```
四、总结
OPENCV二值化处理是计算机视觉领域中的一种重要处理方法。通过设置合适的阈值，可以将图像中的像素值转换为二值图像，从而实现图像的二值化处理。在实际应用中，OPENCV二值化处理函数`cv2.threshold()`可以方便地实现图像二值化处理。
