二进制阈值化是什么意思

二进制阈值化是图像处理中的一种基础操作，通过设定一个阈值将图像像素分为两类：大于阈值的像素设为255（白色），小于或等于阈值的像素设为0（黑色）。以下是具体说明：

一、基本原理

阈值设定

需先确定一个阈值（如127或255），作为像素分类的分界线。例如，灰度值大于127的像素设为255，其余设为0。

像素分类规则

- THRESH_BINARY：

灰度值 > 阈值 → 255（白色）

- THRESH_BINARY_INV：灰度值 ≤ 阈值 → 0（黑色）

二、应用场景

背景与前景分离

适用于背景与前景对比明显的图像，如文字识别、物体检测等。

边缘检测

二值化后图像边缘清晰，便于后续的边缘检测和轮廓提取。

三、示例说明

假设有灰度图像的像素矩阵为：

```

[100, 150, 200]

[50, 127, 175]

[255, 300, 255]

```

若阈值为127，则二值化后为：

```

[0, 255, 255]

[0, 0, 255]

[255, 255, 255]

```

（注：灰度值127.5通常归为0或255，具体取决于实现方式）

四、注意事项

全局阈值 vs 局部阈值

- 全局阈值：

整幅图像使用同一阈值，适合背景与前景对比强烈的场景。

- 局部阈值：不同区域使用不同阈值，适合光照不均匀的图像。

参数调整

阈值的选择需结合具体场景调整，可通过实验找到最优值。

二进制阈值化是图像预处理中简单而有效的手段，广泛应用于计算机视觉领域。