灰度图像二值化阈值选取常用方法

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阈值和灰度值

在工程领域，尤其是图像处理和计算机视觉中，阈值和灰度值是两个重要的概念。

灰度值是描述图像中每个像素亮度的数值，通常取值范围是0到255，其中0代表黑色，255代表白色，中间的数值代表不同程度的灰色。灰度值是图像的基本属性之一，它决定了图像的明暗和对比度。

阈值是一个特定的灰度值，它被用作分类标准来区分图像中的不同区域或对象。在阈值处理中，根据设定的阈值，将图像中的像素分为两部分：灰度值高于阈值的像素和灰度值低于阈值的像素。这种处理常用于图像二值化，即将彩色或灰度图像转换为仅包含黑白两种颜色的图像，以便于后续的特征提取、图像识别或其他图像分析任务。

例如，在简单的图像二值化过程中，可以设定一个阈值T，然后对图像中的每个像素执行如下操作：如果像素的灰度值大于T，则将该像素设置为白色（通常用255表示）；如果像素的灰度值小于或等于T，则将该像素设置为黑色（通常用0表示）。通过这种方式，可以将复杂的图像简化为只含有两种颜色的图像，从而便于处理和分析。

pillow 二值化处理

在图像处理领域，二值化处理是一种常见的操作，它将图像转换为只有两个像素值的图像，通常是黑色和白色。在Python中，我们可以使用Pillow库来进行二值化处理。首先，我们需要导入Pillow库：

from PIL import Image.

然后，我们可以打开要处理的图像文件：

image = Image.open('input_image.jpg')。

接下来，我们可以将图像转换为灰度图像，因为二值化处理通常在灰度图像上进行：

gray_image = image.convert('L')。

接着，我们可以使用threshold方法进行二值化处理，该方法将像素值大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色：

binary_image = gray_image.point(lambda x: 0 if x < 128 else 255, '1')。

最后，我们可以保存处理后的图像：

binary_image.save('binary_image.jpg')。

这样，我们就完成了使用Pillow库进行二值化处理。需要注意的是，二值化处理的阈值选择对最终的效果有很大影响，通常需要根据具体的图像特点和处理需求进行调整。另外，二值化处理可能会丢失一些细节信息，因此在应用时需要谨慎考虑。希望这些信息能够帮助你更好地理解Pillow库中的二值化处理操作。

二值化阈值的选取方法

在进行二值化阈值选取时，可以采用以下几种常用的方法：

1. Otsu方法：Otsu方法是一种自适应的阈值选取方法，它能够根据图像的灰度分布自动选择最佳的阈值。该方法首先计算图像的灰度直方图，然后根据直方图信息计算类间方差最小的阈值作为二值化阈值。

2. 基于峰值的方法：该方法通过寻找图像灰度直方图中的峰值来选取二值化阈值。通常情况下，图像的背景和前景分别对应两个峰值。可以选择两峰之间的谷底作为二值化阈值。

3. 基于聚类的方法：该方法通过对图像灰度值进行聚类来选取二值化阈值。常用的聚类方法有K-means聚类和谱聚类等。通过将灰度值分成两个簇，可以选择两个簇之间的分割点作为阈值。

4. 基于直方图的方法：该方法通过分析图像的灰度直方图，选择能够合理区分图像前景和背景的阈值。可以根据直方图的形状、波峰和波谷等特征来选取阈值。

5. 基于统计分析的方法：该方法通过分析图像的灰度统计特征，例如均值、方差、中位数等，选择合适的阈值。可以根据前景和背景的灰度分布特征来选择阈值。

以上方法中，Otsu方法是一种常用且较为常见的二值化阈值选取方法，可以适用于大多数图像二值化的场景。但对于特殊图像场景，其他方法也可能更适合选择二值化阈值。

ps中的阈值 -回复

ps中的阈值-回复

什么是阈值？

阈值在信号处理中是一种限定信号中特定部分的技术。在图像处理中，阈值主要用于图像分割，也就是将图像中的不同区域进行划分。通过设定一个特定的阈值，大于阈值的部分将被归类为一类，小于阈值的部分将被归类为另一类。因此，阈值可以看作是一个决策的界限，将图像中不同的像素值划分为不同的区域。

如何确定阈值？

确定阈值的方法有很多种，以下是一些常用的方法：

1.全局阈值法：

全局阈值法是最简单和最常用的一种确定阈值的方法。该方法通常基于图像中像素灰度值的统计特性。通过分析图像的直方图，我们可以得到图像中像素灰度值的分布情况。全局阈值法选取一个特定的阈值来将图像分割成两个部分，一部分是大于阈值的区域，另一部分是小于阈值的区域。通常，阈值选择的准则是使两个分割区域的灰度均值之差最大化。

2.局部阈值法：

局部阈值法是一种根据图像中局部像素的统计特性来确定不同区域的阈值。与全局阈值法不同的是，局部阈值法将图像分成许多子区域，每个子区域内部根据自身的灰度特性来确定阈值。这种方法更适用于具有复杂纹理结构或光照条件不均的图像。

3.Otsu阈值法：

Otsu法是一种自适应阈值选择方法。它基于最小化类内方差和最大化类间方差的原则来确定阈值。该方法通过计算不同阈值下的类内方差和类间方差，并选取使类间方差最大的阈值作为最终的阈值。Otsu法在图像分割中具有广泛的应用，特别是在具有双峰直方图的图像中，效果更加明显。

4.自适应阈值法：

自适应阈值法是一种根据周围像素灰度信息来确定每个像素的阈值的方法。该方法通常将图像划分成许多小区域，然后对每个小区域内的像素进行阈值的确定。自适应阈值法能够适应不同区域内的不同光照条件，有效地处理光照不均匀的图像。

阈值二值化方法

阈值二值化方法是一种在图像处理中常用的技术，其主要功能是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出只有黑和白的视觉效果。

一般来说，二值化方法可以划分为全局阈值法和局部阈值法两大类。全局阈值法是在整幅图像内采用固定的阈值进行分割，如大津法、平均值法等；而局部阈值法则是针对不同的区域设定不同的阈值进行分割，如自适应阈值法等。

具体来说，全局阈值法中的大津法（Otsu）是基于图像的灰度分布特性来确定一个最佳阈值，以此来实现图像的二值化。平均值法则是取图像的平均灰度值作为阈值，大于这个阈值的像素点被设为最大灰度值，小于这个阈值的像素点被设为最小灰度值。

此外，还存在一些其他的二值化方法，例如双峰法和P参数法等。例如，双峰法通过寻找灰度直方图中的两个波峰来确定阈值，从而实现图像的二值化。P参数法是以像素点邻域的统计信息为基础来设置阈值的。

比较了软阈值硬阈值及当今各种阈值计算方法和阈值函数处理方法的性能

比较了软阈值硬阈值及当今各种阈值计算方法和阈值函

数处理方法的性能

阈值是图像处理中常用的技术，用于将图像中的灰度值进行二值化处理。在二值化处理中，大多数像素点的灰度值被映射为0或255，从而实

现图像的分割和提取。

常见的阈值处理方法包括软阈值和硬阈值，它们各有优势和适用范围。

软阈值是基于灰度值进行映射的一种阈值处理方法，其基本原理是将

灰度值大于一些阈值的像素点映射为255，灰度值小于等于阈值的像素点

则设置为0。软阈值处理可以保留图像中较为细致的细节信息，对于图像

中明暗度变化较大的区域有较好的效果。然而，软阈值处理对于一些图像

中灰度值变化较均匀的区域可能会产生较差的效果。

硬阈值是将灰度值进行二分，将大于阈值的像素点设置为255，小于

阈值的像素点设置为0。硬阈值处理简单直接，并且对于图像中明暗度变

化较大的区域有较好的效果。然而，硬阈值处理会丢失一些细节信息，对

于灰度值变化较均匀的区域效果较差。

除了软阈值和硬阈值外，还存在各种其他的阈值计算方法和阈值函数

处理方法，这些方法根据问题的特点和应用的需求选择不同的阈值处理策略。

常见的阈值计算方法包括固定阈值、自适应阈值和动态阈值。固定阈

值是指将阈值设为一个固定的值，不考虑图像中各个像素点的灰度分布情况。自适应阈值是根据图像中每个像素点的局部灰度特征来自适应地计算

阈值。动态阈值是根据图像中的灰度分布情况和统计特征来动态地计算阈值。

常见的阈值函数处理方法包括基于统计特征的阈值函数、基于能量特征的阈值函数和基于梯度特征的阈值函数。基于统计特征的阈值函数是根据图像中的灰度统计特征来确定阈值的处理方法。基于能量特征的阈值函数是根据图像中像素点的能量特征来确定阈值的处理方法。基于梯度特征的阈值函数是根据图像中像素点的梯度特征来确定阈值的处理方法。

niblack二值化分割算法详解

niblack二值化分割算法详解Niblack二值化分割算法是一种常用的图像处理算法，用于将灰度图像转化为二值图像。该算法基于局部阈值的概念，通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。

Niblack算法的核心思想是将图像分为多个小的局部区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。根据这些统计值，可以得到每个像素点的阈值。具体的计算公式如下：

T(x, y) = μ(x, y) + k * σ(x, y)

其中，T(x, y)表示像素点(x, y)的阈值，μ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度均值，σ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度标准差，k是一个可调节的参数，用于控制阈值的灵敏度。

在实际应用中，通常将图像分为多个大小相等的小区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。根据计算得到的阈值，将图像中的像素点进行二值化处理，即将灰度值大于阈值的像素点设为白色，灰度值小于等于阈值的像素点设为黑色。

Niblack算法的优点是简单易懂，计算速度快，适用于各种类型的图像。然而，由于该算法是基于局部阈值的计算，对于光照不均匀或者噪声较多的图像，可能会产生较大的误差。因此，在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化。

除了Niblack算法，还有一些其他常用的二值化分割算法，如Sauvola算法、Otsu算法等。这些算法在具体实现上有所不同，但基本思想都是通过计算像素点周围区域的统计值来确定阈值，从而实现图像的分割。

matlab灰度处理二值化处理

Matlab在图像处理领域有着广泛的应用，其中灰度处理和二值化处理是常见的图像处理方法之一。本文将详细介绍Matlab中的灰度处理和二值化处理的原理和实现方法。

一、灰度处理

1. 灰度图像的概念

灰度图像是指图像中每个像素的灰度值介于0-255之间的图像。在灰度图像中，0代表黑色，255代表白色，中间的灰度值代表了不同程度的灰色。

2. 灰度处理的原理

灰度处理是将彩色图像转换为灰度图像的过程。在Matlab中，可以通过以下公式实现灰度处理：

灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B

其中，R、G、B分别代表彩色图像中的红色、绿色和蓝色分量。通过对每个像素的RGB分量进行加权求和，可以得到对应的灰度值。

3. 灰度处理的实现

在Matlab中，可以使用`rgb2gray`函数实现灰度处理。具体的代码如下：

```matlab

读取彩色图像

rgbImage = imread('example.jpg');

灰度处理

grayImage = rgb2gray(rgbImage);

显示灰度图像

imshow(grayImage);

```

二、二值化处理

1. 二值化图像的概念

二值化图像是指将灰度图像中的像素值转换为0或255的图像。在二值化图像中，像素值为0代表黑色，像素值为255代表白色。

2. 二值化处理的原理

二值化处理的目的是将灰度图像中的灰度值转换为0或255。一般可

以通过设置一个阈值，将低于阈值的像素值设为0，将高于阈值的像素值设为255。

3. 二值化处理的实现

在Matlab中，可以使用`im2bw`函数实现二值化处理。具体的代码如下：

基本阈值技术的原理和分类

基本阈值技术是一种常用的图像处理方法，用于将图像中的像素值进行二值化处理。它的原理是通过设定一个阈值，将高于阈值的像素点设为一个值，低于阈值的像素点设为另一个值，从而实现图像的二值化。基本阈值技术可以根据阈值的选择和处理方式的不同，分为全局阈值和局部阈值两种分类。

全局阈值是指将整个图像的所有像素点都应用同一个阈值。这种方法简单直观，适用于图像的灰度分布比较均匀的情况。在全局阈值技术中，最常用的阈值选择方法是大津法（Otsu's method）。大津法通过最大化类间方差来选择一个最佳的阈值，使得二值化后的图像具有最好的分离效果。除了大津法，还有一些其他的阈值选择方法，如Kittler-Illingworth法、Ridler-Calvard法等。

局部阈值是指根据图像的局部特征来选择不同的阈值。在图像中，不同区域的亮度和对比度可能存在差异，因此将整个图像都应用同一个阈值可能无法得到较好的二值化效果。局部阈值技术可以根据图像的局部特征来动态地选择不同的阈值，以提高二值化的准确性。常用的局部阈值技术包括基于局部灰度平均值的方法、基于局部中值的方法、基于局部方差的方法等。这些方法通过考虑图像的局部特征，可以更好地适应不同区域的亮度和对比度变化，提高二值化的效果。

除了全局阈值和局部阈值，还有一种自适应阈值技术。自适应阈值技术是一种介于全局阈值和局部阈值之间的方法，它将图像分成多个小区域，并在每个小区域内应用不同的阈值。自适应阈值技术可以根据图像的局部特征来自适应地选择阈值，以提高二值化的效果。常用的自适应阈值技术包括基于局部均值的方法、基于局部高斯加权和的方法等。这些方法通过考虑图像的局部特征和统计信息，可以在不同区域内自适应地选择阈值，提高二值化的准确性。

otsu 双阈值算法

Otsu双阈值算法是一种基于图像灰度直方图的自适应阈值分割方法。它由日本学者大津展之于1979年提出，被广泛应用于图像处理领域。该算法通过计算图像的类间方差最大值，确定最佳的阈值，实现图像的二值化处理。

Otsu双阈值算法的核心思想是将图像分为背景和前景两部分，使得背景和前景之间的类间方差最大化。类间方差是指图像的不同部分之间的差异程度，方差越大表示两个部分之间的差异越大。因此，通过最大化类间方差，可以得到最佳的阈值，将图像分割为背景和前景两部分。

具体实现Otsu算法的步骤如下：

1. 首先，计算图像的灰度直方图，即统计图像中每个灰度级别的像素个数。

2. 然后，计算图像的总像素数，用来归一化灰度直方图。

3. 接下来，初始化类间方差的最大值为0，以及最佳阈值为0。

4. 对于每个可能的阈值T，计算两个部分的像素个数和像素值的总和。

5. 根据公式计算类间方差，并更新最大值和最佳阈值。

6. 最后，根据最佳阈值对图像进行二值化处理，将灰度值大于阈值的像素设置为前景，灰度值小于等于阈值的像素设置为背景。

Otsu双阈值算法的优点是自适应性强，能够根据图像的特点自动选

择最佳的阈值，适用于各种类型的图像。它不依赖于先验知识，可以有效地处理光照不均匀、噪声干扰等问题，得到较好的分割结果。然而，Otsu算法也存在一些限制。首先，它假设图像的背景和前景之间的灰度级别具有双峰分布，这在某些图像中可能不成立，导致分割效果不佳。其次，算法对噪声敏感，噪声干扰会影响到灰度直方图的计算结果，进而影响阈值的选择。此外，Otsu算法只能得到两个阈值，对于复杂的图像分割任务可能不够灵活。

简述图像二值化的基本过程

图像二值化是一种处理图像的技术，通过将像素信息降低到二个级别，可以将图像简化成黑白两色，只包含黑白两种颜色，从而使得识别、分割和处理图像变得更容易和更快。本文将针对图像二值化的基本过程进行简要的介绍。

一、基本原理

图像二值化的原理是对图像进行分割，先对所有像素进行灰度转换，将彩色图像变成灰度图像，然后通过设定一个阈值，将图像分割成黑白两种颜色。在实际应用中，选择合适的阈值和确定合理的阈值是图像二值化的关键所在。

二、像素灰度转换

从所有像素中取出每一个像素，就是对这个像素进行灰度转换，也就是将彩色图像变成灰度图像的过程。这是图像二值化的首要步骤。具体的实施方式是：取出每一个像素的R、G、B三个通道，然后将其映射到灰度空间中，比如：均值法平均（mean）、中值法计算灰度值（median）、加权平均法计算灰度值（weighted average）等，将R、

G、B三个通道的数值映射到0~255之间的数值。

三、图像二值化

二值化是指将灰度图像的像素点的灰度值划分为黑白两种颜色，这一步需要确定一个合理的阈值。在常用的二值化算法中，具体的实施方式是：将每一个像素的灰度值与参考的阈值比较，如果比阈值大，则认为是白色，小于等于阈值，则认为是黑色；最常用的阈值选择方

法有：大津法（OTSU）、最大熵法（MaxEntropy）、最小二乘法（LeastSquare）、局部自适应阈值法（LocalAdaptiveThreshold）等。

四、图像二值化的应用

图像二值化的应用非常广泛，主要有以下几个方面：

图像二值化阈值选取常用方法汇总

图像二值化阈值选取常用方法

最近在公司搞车牌识别的项目，车牌定位后，发现对车牌区域二值化的好坏直接影响后面字符切分的过程，所以就想把常用阈值选取方法做一个总结。

图像二值化阈值选取常用方法：

1.双峰法。

2.P 参数法。

3.最大类间方差法（Otsu 、大津法）。

4.最大熵阈值法。

5.迭代法(最佳阈值法)。

1.双峰法

在一些简单的图像中，物体的灰度分布比较有规律，背景与目标在图像的直方图各自形成一个波峰，即区域与波峰一一对应，每两个波峰之间形成一个波谷。那么，选择双峰之间的波谷所代表的灰度值T 作为阈值，即可实现两个区域的分割。如图1所示。

2.P 参数法

当目标与背景的直方图分布有一定重叠时，两个波峰之间的波谷很不明显。若采用双峰法，效果很差。如果预先知道目标占整个图像的比例P ，可以采用P 参数法。

P 参数法具体步骤如下：假设预先知道目标占整个图像的比例为P ，且目标偏暗，背景偏亮。

1）、计算图像的直方图分布P(t)，t=0,1,.....255。

2）、计算阈值T ，使其满足0()

t p t P

m n =-∑最小。

P 参数法一般用于固定分辨率下，目标所占整个图像比例已知的情况。

3.最大类间方差法(Otsu)

最大类间方差法是由Otsu 于1979年提出的，是基于整幅图像的统计特性实现阈值的自动

选取的，是全局二值化最杰出的代表。

Otsu 算法的基本思想是用某一假定的灰度值t 将图像的灰度分成两组，当两组的类间方差最大时，此灰度值t 就是图像二值化的最佳阈值。

设图像有L 个灰度值，取值范围在0～L-1，在此范围内选取灰度值T ，将图像分成两组G0和G1，G0包含的像素的灰度值在0～T ，G1的灰度值在T+1～L-1，用N 表示图像像素总数，i n 表示灰度值为i 的像素的个数。

图像预处理（二值化）

图像预处理（⼆值化）

本⽂的实验室主要通过opencv与python3实现，相关的代码可以在GitHub中找到。

1. 图像获取与灰度化

通过摄像头获取到的图像为彩⾊的图像。彩⾊图像主要分为两种类型，RGB及CMYK。其中RGB的彩⾊图像是由三种不同颜⾊成分组合⽽成，⼀个为红⾊，⼀个为绿⾊，另⼀个为蓝⾊。⽽CMYK类型的图像则由四个颜⾊成分组成：青C、品M、黄Y、⿊CMYK类型的图像主要⽤于印刷⾏业。

每个图像的像素通常对应于⼆维空间中⼀个特定的位置，并且有⼀个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。灰度图像,也称为灰阶图像,图像中每个像素可以由0(⿊)到255(⽩)的亮度值(Intensity)表⽰。0-255之间表⽰不同的灰度级。

将彩⾊图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩⾊表⽰⼀种灰度颜⾊，其中

R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需⼀个字节存放灰度值（⼜称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。彩⾊图像中的每个像素的颜⾊有R、G、B三个分量决定，⽽每个分量有255个值可取，这样⼀个像素点可以有1600多万（255255255）的颜⾊的变化范围。⽽灰度图像⼀个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种⼀般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少⼀些。灰度图像的描述与彩⾊图像⼀样仍然反映了整幅图像的整体和局部的⾊度和亮度等级的分布和特征。对于灰度化的⽅式有分量法、最⼤值法、平均值法，加权平均法等。本⽂使⽤平均值法对图像进⾏灰度化。

阈值二值化计算

阈值二值化是一种常用的图像处理方法，它可以将灰度图像转化为二值图像，即将像素点的灰度值根据设定的阈值，分为两类，一类为黑色（0），一类为白色（255）。这种方法在图像处理领域有着广泛的应用，例如字符识别、图像分割等。

阈值二值化的原理很简单，首先需要选择一个合适的阈值，然后遍历图像的每个像素点，将像素值与阈值进行比较，如果像素值大于阈值，则将其设置为白色，否则设置为黑色。通过这个过程，就可以将图像中的目标物体从背景中分离出来，形成二值图像。

阈值的选择对于阈值二值化的效果至关重要，过高或过低的阈值都可能导致识别结果的不准确。通常情况下，我们可以通过试验法来选择合适的阈值，即反复尝试不同的阈值，观察图像的处理结果，直到达到满意的效果为止。另外，还可以使用一些自适应的阈值选择算法，根据图像的局部特征来确定阈值，以提高处理的准确性和稳定性。

阈值二值化的过程可以通过编程实现，常用的编程语言如Python、MATLAB等都提供了相应的图像处理库，可以方便地进行阈值二值化操作。以下是一个简单的Python示例代码：

```python

import cv2

# 读取灰度图像

image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 选择阈值

threshold = 128

# 阈值二值化

ret, binary_image = cv2.threshold(image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果

cv2.imshow('Binary Image', binary_image)

二值化阈值处理

二值化阈值处理是一种常用的图像处理方法，其原理是将一幅灰度图像转换为二值图像，即将像素点的灰度值设为0或255。其应用广泛，例如在图像分割、字符识别、目标检测等领域都有着重要的作用。

其实现方法一般有两种：全局阈值处理和自适应阈值处理。全局阈值处理将整幅图像分为前景和背景两部分，采用一个全局的阈值将像素点分为两类；而自适应阈值处理则根据图像局部的灰度值分布来调整阈值，使得不同区域的阈值不同。

在实际应用中，二值化阈值处理需要考虑到很多因素，例如灰度变化、光照变化、噪声等。因此，选择合适的阈值处理方法和阈值值是十分重要的。常见的选择方法包括Otsu法、Sauvola算法等。同时，也可以通过图像预处理、滤波等方式来提高阈值处理的效果。

总之，二值化阈值处理是图像处理中的基础方法之一，通过合理的应用可以有效地提高图像处理的精度和效率。

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binary_threshold 算子参数介绍

binary_threshold是一个在计算机视觉中常用的算子，主要用于将灰度图像进行二值化处理。其基本思想是根据一个阈值，将图像的像素值划分为两个类别，通常用于图像分割、文字识别等任务。

以下是binary_threshold算子的一些常见参数：

src：输入图像，通常是灰度图像。

thresh：阈值，用于分类像素值。所有小于该值的像素将被设置为0（或其他指定的最小值），而大于或等于该值的像素将被设置为最大值（或其他指定的值）。

maxval：当像素值超过（或等于，取决于阈值类型）阈值时要设置的值。通常设置为255。

type：二值化操作的类型。常见的有：

1.THRESH_BINARY：基础二值化操作。

2.THRESH_BINARY_INV：与THRESH_BINARY相反，即小于阈值的像素设置为

maxval，大于或等于阈值的像素设置为0。

3.THRESH_TRUNC：大于阈值的像素设置为阈值，其他像素保持不变。

4.THRESH_TOZERO：小于阈值的像素保持不变，大于或等于阈值的像素设置

为0。

5.THRESH_TOZERO_INV：与THRESH_TOZERO相反。

dst：输出图像，大小和类型与输入图像相同。

10.

使用示例（以OpenCV为例）：

python复制代码

import cv2

image = cv2.imread('path_to_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读

取灰度图像

_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化处理