1、简单阈值（整个图像，采用同一个数作为阈值）
cv2.threshhold()第一个参数是原图像，第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。
OpenCV
提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。这些方法包括：
• cv2.THRESH_BINARY
• cv2.THRESH_BINARY_INV
• cv2.THRESH_TRUNC
• cv2.THRESH_TOZERO
• cv2.THRESH_TOZERO_INV
2、自适应阈值
值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是
不同的阈值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。
这种方法需要我们指定三个参数，返回值只有一个。
• Adaptive Method- 指定计算阈值的方法。
– cv2.ADPTIVE_THRESH_MEAN_C：阈值取自相邻区域的平
均值
– cv2.ADPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：阈值取值相邻区域
的加权和，权重为一个高斯窗口。
• Block Size - 邻域大小（用来计算阈值的区域大小）。
• C - 这就是是一个常数，阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常
数。
3、Otsu's二值化
简单来说就是对
一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。（对于非双峰图像，这种方法
得到的结果可能会不理想）。
这里用到到的函数还是 cv2.threshold()，但是需要多传入一个参数
（flflag）：cv2.THRESH_OTSU。这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最
优阈值，这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化，返回的
retVal 值与设定的阈值相等。