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引子

最近一直在用PyQT跟python-opencv做开发，正好需要固定阈值二值化，于是我就随手写下了如下的代码片段：

image[image > t] = maxval
image[image <= t] = 0

这波常规操作我给自己满分，后来别人跟我说可以根据阈值反向分割，就是大于阈值T赋值为0，小于阈值T赋值为maxval于是，我就给它加了个if else操作，代码如下：

if bin_type == 0:image[image > t] = maxvalimage[image <= t] = 0
else:image[image > t] = 0image[image <= t] = 255

感觉这代码写的满分，于是我调试的时候，输入一张灰度图像，只要我选择bin_type=0总是正确执行二值化，只要我输入bin_type=1就一片白色。我测试了几张图像之后感觉有点怀疑人生了，逻辑这么好的代码，居然不正确执行！

一、真相让我崩溃

这个问题当时让好郁闷，感觉自己智商出问题了！于是我就手动写下了如下代码：

test = np.zeros((8, 8), dtype=np.uint8)
for i in range(8):test[i, 0] = i * 32test[i, 1] = i * 32test[i, 2] = i * 32test[i, 3] = i * 32test[i, 4] = i * 32test[i, 5] = i * 32test[i, 6] = i * 32test[i, 7] = i * 32
print(test)test[test > 122.2335] = 0
print("output1\n",test)
test[test <= 122.2335] = 255
print("output2\n", test)

打印输出结果：

我终于破案了！

原来我第一次赋值image[image>T] = 0时候导致没有大于T的了，然后再执行image[image<T]=255,居然就全部255，当然都是白色了。智商受到了碾压！后来我还想起了很久以前，我从github上面下载有个别人的项目，他的代码里面也有类似的写法，我记得我当时调试发现这段代码不工作，因为当时项目代码很长，我就保存图像发现不正确，就用opencv-python的cv.threshod函数把它替换了！我晕！

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