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import cv2
img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
t,rst=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)#截断阈值化处理
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("rst",rst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()算法：截断阈值化处理是将灰度值大于阈值的像素值设定为阈值，小于或等于阈值的像素值保持不变；或将大于阈值的像素值保持不变，小于或等于阈值的像素值设定为阈值，二者只是显示形式不同。截断阈值化处理应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。
截断阈值化处理方式示意图：
例子：
设定阈值为130，即大于130的像素值设为130，小于或等于130的像素值保持改变。
retval, dst=cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
- src表示输入图像
- thresh表示阈值
- maxval表示如果参数type为THRESH_TRUNC或THRESH_TRUNC_INV类型，设定最大值
- type表示阈值分割的类型
注意：截断阈值化处理的图像是彩色图像还是灰度图像。通常情况下，最大最小的平均灰度值作为阈值。
