二值化

二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255

也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。二值化（英语：Thresholding）是图像分割的一种最简单的方法。二值化可以把灰度图像转换成二值图像。把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值。

把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化。根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有：双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。在计算机视觉领域。

图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界线，曲线等。

更精确的，图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程，，一篇来自科研团队的论文仅通过调整训练算法，这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。