图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，它能够帮助我们从复杂的背景中提取出目标信息。在图像处理中，阈值分割是一种常见的技术，通过设定一个合适的阈值来将图像中的像素分为两类，从而简化图像的复杂度。常用的阈值分割方法包括全局阈值分割和自适应阈值分割。全局阈值分割方法简单易懂，但可能无法应对光照变化大的场景；而自适应阈值分割则可以根据局部区域的特性调整阈值，更加灵活。
接下来，我们将展示一些常用的阈值分割算法的代码实现。例如，在Python中使用OpenCV库可以轻松地实现这些功能。以下是一个简单的全局阈值分割示例：
```python
import cv2
image = cv2.imread('example.jpg', 0)
ret, thresh1 = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('Global Thresholding', thresh1)
cv2.waitKey(0)
```
此外，对于更复杂的场景，我们可以尝试使用自适应阈值分割，如下所示：
```python
thresh2 = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
cv2.imshow('Adaptive Mean Thresholding', thresh2)
cv2.waitKey(0)
```
这些示例代码展示了如何使用不同的阈值分割方法来处理图像。希望这些内容能帮助你更好地理解和应用图像处理技术！
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