本示例代码展示如何使用OpenCV库进行图像处理中的阈值操作，版本更新加入了更多灵活和高级的功能选项。
本段落将深入探讨如何在Python环境下使用OpenCV库的阈值处理功能，并结合PyQt5创建一个交互式的演示应用。OpenCV是一个强大的工具，在图像处理和计算机视觉领域得到广泛应用。
我们将关注“OpenCV threshold Demo code V2”项目，重点介绍通过Python实现阈值处理技术的方法。这种技术是将图像转换为黑白形式的基本步骤，对于后续的分析和识别至关重要。
在图像处理中，阈值处理是指根据设定的灰度级别将像素划分为前景或背景的过程。OpenCV提供了多种方法，包括全局、局部及自适应阈值等。本段落会用到`cv2.threshold()`函数，并选择不同的类型如`cv2.THRESH_BINARY`和`cv2.THRESH_BINARY_INV`。
接下来介绍如何在Python环境中搭建演示应用的步骤：确保已安装Python 3.5、PyQt5.8及OpenCV3.4，可以通过pip命令来完成：
```
pip install python3.5 opencv-python PyQt5
```
然后创建一个使用PyQt的窗口显示原始图像和经过处理后的图像。这里会用到`QLabel`展示图片以及`QPushButton`触发阈值操作。
```python
import cv2
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QLabel
class MainWindow(QMainWindow):
def __init__(self):
super(MainWindow, self).__init__()
self.initUI()
def initUI(self):
# 创建图像标签和按钮
self.image_label = QLabel(self)
self.process_button = QPushButton(Process, self)
# 设置布局及事件处理
self.process_button.clicked.connect(self.threshold_image)
self.setCentralWidget(self.image_label)
def threshold_image(self):
# 读取并处理图像，更新显示结果
img = cv2.imread(image.jpg)
_, processed_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
self.image_label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(QtGui.QImage(processed_img.data, processed_img.shape[1], processed_img.shape[0], QtGui.QImage.Format_Indexed8)))
if __name__ == __main__:
app = QApplication([])
win = MainWindow()
win.show()
app.exec_()
```
当用户点击“Process”按钮时，`threshold_image()`函数会被调用以进行阈值处理。在此示例中使用了全局阈值（127），意味着所有灰度大于127的像素会变为白色(255)，而小于或等于此值的则为黑色。
项目可能还会增加其他功能，例如允许用户自定义不同的阈值类型或者尝试不同类型的处理方法。其中一种特别的方法是使用自适应阈值根据图像局部特征自动调整阈值，这在光照条件变化较大的情况下尤为有用。
“OpenCV threshold Demo code V2”是一个实践教程，旨在帮助开发者理解如何将Python环境中的OpenCV与PyQt结合以实现交互式的图像处理演示。通过此项目的学习过程可以掌握如何将计算机视觉技术融入用户界面设计中，并提供直观的图像处理体验给最终用户。
5星
