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：
