1.什么是阈值操作？

为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。）

2.阈值化的类型：

OpenCV中提供了阈值函数：threshold（）函数。函数作用：根据阈值和所选择的阈值化类型，将阈值上下的像素值分别置0或255实现二值化的效果。

函数原型： void threshold（InputArray src,OutputArray dst,double thresh,double maxval,int type)

参数说明：

src：输入的源图像 dst：输出图像 thresh：阈值的大小 maxval：第五个参数的最大值 type：==阈值化类型==，可填入数字1~5.不同数字对应的阈值化类型： 1.THRESH_BINARY 在运用该阈值类型的时候，先要选定一个特定的阈值量，比如：125，这样，新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255)，灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。

2.THRESH_BINARY_INV 相当于第一个阈值化类型的取反。

3.THRESH_TRUNC 同样首先需要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。（例如：阈值选取为125，那小于125的阈值不改变，大于125的灰度值（230）的像素点就设定为该阈值）。

4.THRESH_TOZERO 先选定一个阈值，然后对图像做如下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变；2 像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值全部变为0。

5.THRESH_TOZERO_INV 与第四个阈值化类型判断的情况相反。

3.基础阈值处理操作

实现代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>#include <iostream>#include <math.h>using namespace cv;Mat src, gray_src, dst;int threshold_value = 127;int threshold_max = 255;int type_value = 1;int type_max = 4;const char* output_title = "binary image";void Threshold_Demo(int, void*);int main(int argc, char** argv) { src = imread("C:/Users/86159/Desktop/yasina.jpg"); namedWindow("input image", WINDOW_AUTOSIZE); moveWindow("input image",50,0); namedWindow(output_title, WINDOW_AUTOSIZE); moveWindow(output_title, 800, 0); imshow("input image", src); createTrackbar("Threshold Value:", output_title, &threshold_value, threshold_max, Threshold_Demo);     //创建阈值滑动条 createTrackbar("Type Value:", output_title, &type_value, type_max, Threshold_Demo); Threshold_Demo(0, 0);      //创建阈值化类型滑动条 waitKey(0); return 0;}void Threshold_Demo(int, void*) { cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY); threshold(src, dst, threshold_value, threshold_max,  type_value);  //阈值化函数 imshow(output_title, dst);}

效果如下：

原文：https://juejin.cn/post/7094908899194568735