opencv 阈值threshold 二值化，反二值化，截断，阈值取零，阈值反取零 python版实现

1、图片展示效果

2、方法定义

二值化 (Binary Thresholding)

描述: 将图像中的每个像素值与设定的阈值进行比较。如果像素值大于或等于阈值，则将其设置为最大值（通常是255），否则设置为0。

应用: 常用于图像分割，将图像转换为黑白图像。

反二值化 (Inverse Binary Thresholding)

描述: 与二值化相反，将图像中的每个像素值与设定的阈值进行比较。如果像素值大于或等于阈值，则将其设置为0，否则设置为最大值（通常是255）。

应用: 用于反转图像的黑白区域。

截断 (Truncation)

描述: 将图像中的每个像素值与设定的阈值进行比较。如果像素值大于阈值，则将其设置为阈值，否则保持不变。
应用: 用于限制图像中像素值的最大值。

阈值取零 (To Zero)

描述: 将图像中的每个像素值与设定的阈值进行比较。如果像素值小于阈值，则将其设置为0，否则保持不变。

应用: 用于将低于阈值的像素值去除。

阈值反取零 (To Zero Inverted)

描述: 将图像中的每个像素值与设定的阈值进行比较。如果像素值大于或等于阈值，则将其设置为0，否则保持不变。

应用: 用于将高于或等于阈值的像素值去除。

3、安装依赖

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pip install opencv-python
pip install opencv-python-headless matplotlib

4、代码

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import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图片
image = cv2.imread('D:\\img\\test.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化
_, binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 反二值化
_, inverted_binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 截断
truncated_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_TRUNC)[1]

# 阈值取零
to_zero_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_TOZERO)[1]

# 阈值反取零
to_zero_inv_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)[1]

# 显示结果
images = [image, binary_image, inverted_binary_image, truncated_image, to_zero_image, to_zero_inv_image]
titles = ['Original Image', 'Binary Image', 'Inverted Binary Image', 'Truncated Image', 'To Zero Image', 'To Zero Inverted Image']

plt.figure(figsize=(12, 8))
for i in range(6):
    plt.subplot(2, 3, i + 1)
    plt.imshow(images[i], cmap='gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.axis('off')

plt.show()