基本阈值处理方法cv2.threshold，函数原型如下：

ret, thresh = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

参数说明：

• src：输入图像，通常是单通道的灰度图像。
• thresh：阈值。
• maxval：超过或低于阈值时赋予的新值。
• type：阈值类型，常见的有以下几种：
  • cv2.THRESH_BINARY：如果像素值大于阈值，设置为 maxval；否则设置为 0。
  • cv2.THRESH_BINARY_INV：如果像素值大于阈值，设置为 0；否则设置为 maxval。
  • cv2.THRESH_TRUNC：如果像素值大于阈值，设置为阈值；否则保持不变。
  • cv2.THRESH_TOZERO：如果像素值大于阈值，保持不变；否则设置为 0。
  • cv2.THRESH_TOZERO_INV：如果像素值大于阈值，设置为 0；否则保持不变。

【示例】

import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('cat.jpg',0)
# 阈值处理只接收一个通道的数据
ret, thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
ret, thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret, thresh3 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)
ret, thresh4 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)
ret, thresh5 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)

titles = ['Orininal Image','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV']
images =[img,thresh1,thresh2,thresh3,thresh4,thresh5]

for i in range(6):
    plt.subplot(2,3,i+1), plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])

print(ret)

运行结果：