Python的二值化是一種圖像處理方法，它將圖像轉(zhuǎn)換為只包含兩種像素值的圖像。一般情況下，這兩種像素值分別表示黑色和白色。
在二值化過程中，會根據(jù)設(shè)定的閾值將原始圖像中的像素值進行轉(zhuǎn)換。若像素值大于閾值，則將其轉(zhuǎn)換為白色；若像素值小于等于閾值，則將其轉(zhuǎn)換為黑色。
二值化廣泛應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域，常用于圖像分割、文字識別、特征提取等任務(wù)。以下是二值化的一些應(yīng)用場景：
圖像分割：通過將圖像二值化，可以將目標與背景分離，便于后續(xù)處理。
文字識別：二值化可以將文字與背景分離，使得文字更容易被識別。
特征提?。耗承┧惴ɑ蚍椒ㄐ枰褂枚祱D像進行特征提取，例如邊緣檢測、形態(tài)學(xué)操作等。
圖像降噪：將圖像二值化后，可以去除一些不必要的細節(jié)，從而實現(xiàn)圖像降噪的效果。
在Python中，可以使用OpenCV庫或PIL庫來實現(xiàn)圖像的二值化。具體的實現(xiàn)方法可以參考相關(guān)庫的文檔或教程。
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