图像二值化就是根据阈值将数字图像分为两部分：大于阈值的像素集合和小于阈值的像素集合。二值化操作分为全局二值化和局部二值化：

全局二值化：是针对整幅数字图像来说的，设置一个阈值，让整幅数字图像的所有像素值与该阈值进行比较；
局部二值化：是针对一幅数字图像的某一部分(区域)来说的，设置一个阈值，让该区域的所有像素值与该阈值进行比较，因此，当一幅数字图像上的不同部分具有不同亮度时，在对其进行二值化操作时，需要采用自适应阈值，让不同的区域取不同的阈值；

在Opencv中对上述两种二值化操作均提供了对应的函数。

全局二值化

import cv2cv2.threshold(src,threshold,maxValue,Methods)

参数

src：灰度图；
threshold：用来对像素值进行分类的阈值；
maxValue：当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值；
Methods：二值化方法。

二值化方法具体包括如下五种：

cv2.THRESH_BINARY：大于阈值的像素点的灰度值设定为 maxValue(如 8 位灰度值最大为 255)，灰度值小于阈值的像素点的灰度值设定为 0。
cv2.THRESH_BINARY_INV：大于阈值的像素点的灰度值设定为 0，而小于该阈值的设定为 maxValue。
cv2.THRESH_TRUNC：像素点的灰度值小于阈值不改变，大于阈值的灰度值的像素点就设定为该阈值。
cv2.THRESH_TOZERO：像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变，而大于该阈值的部分，其灰度值全部变为 0。
cv2.THRESH_TOZERO_INV：像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变，像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值全部变为 0。

局部二值化

import cv2cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptive_method, threshold_type, block_size, param1)

参数

src：灰度图；
maxValue：当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。
adaptive_method：自适应阈值计算方法：CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C；
threshold_type：二值化方法：CV_THRESH_BINARY 和CV_THRESH_BINARY_INV；
block_size：用来计算阈值的像素邻域大小
param1：与自适应阈值计算方法有关的参数，当自适应阈值计算方法为 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，先求出块中的均值，再减掉param1；
当自适应阈值计算方法为 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ，先求出块中的加权和(gaussian)，再减掉 param1。

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Opencv图像二值化操作

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