# 轉換為灰度影象
假設我們已經尋找到合適的閾值t，那麼對影象二值化分割可以看成是一種基本的閾值化操作，其實opencv除了支援正常的二值化閾值分割操作之外，還支援一些其它的閾值操作。
opencv中提供了閾值函式：threshold（）函式。函式作用：根據閾值和所選擇的閾值化型別，將閾值上下的畫素值分別置0或255實現二值化的效果。
函式原型：ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
引數說明：
ret：表示讀取的thresh數值
src：輸入的源影象
thresh：閾值的大小
maxval：第五個引數的最大值
type：閾值化型別，可填入數字1~5.不同數字對應的閾值化型別：
在運用該閾值型別的時候，先要選定乙個特定的閾值量，比如：125，這樣，新的閾值產生規則可以解釋為大於125的畫素點的灰度值設定為最大值(如8位灰度值最大為255)，灰度值小於125的畫素點的灰度值設定為0。
相當於第乙個閾值化型別的取反。
同樣首先需要選定乙個閾值，影象中大於該閾值的畫素點被設定為該閾值，小於該閾值的保持不變。（例如：閾值選取為125，那小於125的閾值不改變，大於125的灰度值（230）的畫素點就設定為該閾值）。
先選定乙個閾值，然後對影象做如下處理：1 畫素點的灰度值大於該閾值的不進行任何改變；2 畫素點的灰度值小於該閾值的，其灰度值全部變為0。
與第四個閾值化型別判斷的情況相反。
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