图像阈值：
ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
代码中存在四个参数：src,dst,thresh,maxval
src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
dst： 输出图
thresh： 阈值，不是百分比类型，阈值是一个实际的值，比如说比较常见的127（因为像素点的取值范围是从0～255，经常以127作为判断值）
maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值
type：怎样去判断阈值、判断阈值后怎么处理都由type这个参数来决定
二值化操作的类型，包含以下5种类型：
（1）cv2.THRESH_BINARY
超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0
例如像素值超过127时，取255
（2）cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转
此时像素值超过127时，取0
（3）cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变
相当于做了一个截断，当像素点超过127时，等于127
（4）cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0
像素值大于127时，也就是亮的部分保持不变，小于127的部分变成0，即变成黑色
（5）cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转
是前一种的翻转
效果图如下：
代码：
ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)
titles = [‘Original 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(titl
