（一）基於固定閾值的分割（全域性）
（1）基本定義：
固定閾值的分割是 最為簡單的一種影象分割方法，即選取乙個全域性閾值，然後就把整幅影象分成了非黑即白的二值影象。
（2）關鍵函式：
ret, th = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_binary)
ret : return value縮寫，代表當前的閾值，暫時不用理會(用於otsu)
th : 切割後的影象
cv2.threshold()函式有四個引數：
引數1：要處理的原圖，一般是灰度圖
引數2：設定的閾值
引數3：最大閾值，一般為255
引數4：閾值的方式，主要有5種：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 灰度圖讀入
img = cv2.imread(
'jiao.png',0
)# 閾值分割
ret, th = cv2.threshold(img,
131,
255, cv2.thresh_binary)
# cv2.imshow('thresh', th)
# cv2.waitkey(0)
# 應用5種不同的閾值方法
ret, th1 = cv2.threshold(img,
131,
255, cv2.thresh_binary)
ret, th2 = cv2.threshold(img,
131,
255, cv2.thresh_binary_inv)
ret, th3 = cv2.threshold(img,
131,
255, cv2.thresh_trunc)
ret, th4 = cv2.threshold(img,
131,
255, cv2.thresh_tozero)
ret, th5 = cv2.threshold(img,
131,
255, cv2.thresh_tozero_inv)
titles =
['original'
,'binary'
,'binary_inv'
,'trunc'
,'tozero'
,'tozero_inv'
]images =
[img, th1, th2, th3, th4, th5]
# 使用matplotlib顯示
for i in
range(6
):plt.subplot(2,
3, i +1)
# plt.subplot(3,2,4) : 分成3行2列，共6個繪圖區域，在第4個區域繪圖。排序為行優先。也可 plt.subplot(324)，將逗號省略。
plt.imshow(images[i]
,'gray'
) plt.title(titles[i]
, fontsize=8)
# plt.title(): 對圖形整體增加文字標籤
plt.xticks(
), plt.yticks(
)# 隱藏座標軸
第乙個圖為灰度圖，以下五幅圖對應著五種不同的模式！！
注意：
gaussianblur函式：
函式作用：對影象進行高斯濾波，去除雜訊，影象預處理一般都用
語法：gaussianblur（src，ksize，sigmax [，dst [，sigmay [，bordertype]]]）-> dst
src輸入影象；
dst輸出影象
ksize高斯核心大小。 ksize.width和ksize.height可以不同，但它們都必須為正數和奇數，也可以為零，然後根據sigma計算得出。
sigmax x方向上的高斯核標準偏差。
sigmay y方向上的高斯核標準差；如果sigmay為零，則將其設定為等於sigmax；如果兩個sigmas為零，則分別從ksize.width和ksize.height計算得出；為了完全控制結果，而不管將來可能對所有這些語義進行的修改，建議指定所有ksize，sigmax和sigmay。
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