为了从图像中提取我们需要的零件，应将图像中每个像素点的灰色值与选定的阈值和相应的判断进行比较。（注意：阈值的选择取决于特定问题。也就是说：对象在不同图像中可能具有不同的灰色值。）
OPENCV提供阈值函数：阈值（）函数。功能：根据阈值的类型和选定的阈值类型，分别设置了阈值的像素值0或255以实现双重值的效果。
功能原型：void Thremold（InputArray SRC，Outputarray DST，Double Thresh，Double Maxval，INT类型））
参数描述：
SRC：输入源图像DST：输出图像阈值：阈值MAXVAL的大小：第五参数类型的最大值：==阈值类型==，可以在数字1?5中填充。5。阈值类型对应于不同数字：1。ahresh_binary使用此阈值类型时，您必须首先选择一个特定的阈值量，例如：125。这样，可以将新的阈值生成规则解释为大于125的灰色值，该规则大于125设置为最大值（用于最大值（用于例如，最大灰色值为255），灰度小于125的像素点的灰色值设置为0。
2. ahresh_binary_inv等于第一个阈值类型的倒数。
3. Ahresh_trunc还需要选择一个阈值。像素点大于图像中的阈值设置为此阈值，该阈值小于阈值。值（230）大于125的阈值）。
4. ahresh_tozero首先选择一个阈值，然后按以下方式处理图像：1像素点的灰色值大于阈值的灰度值，而没有任何更改；2像素点的灰色值小于阈值，并且更改了灰色值。为0。
5. ahresh_tozero_inv与第四个阈值类型的判断相反。
实施代码：
效果如下：
原始：https：//juejin.cn/post/709490899194568735