如何使用Python OpenCV实现图像的二值化处理？
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本文共计1171个文字，预计阅读时间需要5分钟。
简介：图像二值化是将图像上的像素点灰度值设置为0或255的过程，也即是将整个图像呈现为明暗对比鲜明的黑白效果。常见图像二值化方法如下：代码示例：pythonimport cv2 as cvimport numpy as np
简介：图像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明显的黑白效果的过程。
普通图像二值化
代码如下：
import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。
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简介：图像二值化是将图像上的像素点灰度值设置为0或255的过程，也即是将整个图像呈现为明暗对比鲜明的黑白效果。常见图像二值化方法如下：代码示例：pythonimport cv2 as cvimport numpy as np
简介：图像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明显的黑白效果的过程。
普通图像二值化
代码如下：
import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。