opencv学习第28集：基于阈值的基本图像处理

在二维数字图像中，每个像素点都具有独特的数值特征，这些数值彼此之间存在差异。对于特定数值区间的图像区域，可以实施相应的处理操作，而用于界定该区间的数值则称为图像阈值。这一阈值并非固定不变，而是依据具体图像及处理需求进行动态调整。例如，在图像中通过设定阈值可将所需区域分离出来，这是基于目标区域与背景在灰度特性上的差异实现的。由于图像具备多种灰度等级，因此可以通过设定一个合理的阈值来判断像素点是否属于目标区域。由此可见，这种操作方式属于像素层面的处理手段。

根据OpenCV官方文档中的说明，在从图像中提取所需信息时，应将每个像素点的灰度值与选定的阈值进行比较，并据此做出相应判断（阈值的选择取决于具体问题情境，同一物体在不同图像中可能表现出不同的灰度特征）。

一旦确定了需要分割的目标区域中的像素点，可以为这些像素点赋予特定的数值以作标记（例如：可将目标区域的像素灰度设为‘0’即黑色，其余部分设为‘255’即白色；当然也可以选择其他任意数值作为标记，但为了便于观察结果，建议使用对比度较高的两种颜色）。

提供一幅关于像素灰度的简要示例图像，如下所示：

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