主要記錄Python-OpenCV中的cv2,threshold()方法；官方文檔
cv2.threshold()
def threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None):
"""
設置固定級別的閾值應用於多通道矩陣
例如，將灰度圖像變換二值圖像，或去除指定級別的噪聲，或過濾掉過小或者過大的像素點；
Argument:
src: 原圖像
dst: 目標圖像
thresh: 閾值
type: 指定閾值類型；下面會列出具體類型；
maxval: 當type指定為THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV時，需要設置該值；
"""
其中type的類型設置入下：
示例：
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 19-4-20 下午5:07
# @Author : chen
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
lena_BGR = cv2.imread("./input_01.png")
lena_RGB = cv2.cvtColor(lena_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# display BGR lena
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(lena_BGR)
plt.axis('off')
plt.title('img_BGR')
# display RGB lena
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(lena_RGB)
plt.axis('off')
plt.title('img_RGB')
# 轉換成灰度圖像,並執行高斯模糊
gray = cv2.cvtColor(lena_RGB, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
# 將圖像中小於60的置為0,大於60的置為255
# 返回的temp是一個元組,temp[0]表示設置的閾值,也就是60; temp[1]是變換后的圖像
temp = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)
thresh = temp[0]
lena_thresh = temp[1]
# display lena_thresh image
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(lena_thresh, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.title('img_thresh')
plt.show()
