阈值分割是一种广泛使用的图像分割方法，简单来说就是将一幅图像分成两部分。
这个操作似乎很简单，但是这背后的原理却是非常复杂的，需要对图像的亮度、灰度、颜色等进行分析，才能得出合适的阈值，实现准确的分割。
在阈值分割获得的二值图像中，前景色和背景色的划分也是非常重要的。在大多数情况下，背景是黑色，前景是白色，但也有例外。图像中出现的白点通常被认为是前景，黑点是背景。
那么阈值分割的应用有哪些呢？
- RGB阈值分割，通过设定颜色阈值，将图像颜色信息分离，用例比较典型的是去色彩。在图像处理中，有时候我们不需要关心颜色信息，只需要关心物体形状，可以将图像去色后，再对其进行形态学操作（如开、闭等）。
- 灰度阈值分割，通过设定灰度阈值，将图像的同一层次的信息分离，例如在字符识别中，我们需要将每个字符分离出来，而对字符内部的变化不敏感，这时候灰度阈值分割就非常适用。
- 形态学阈值分割，顾名思义，形态学操作也可以作为阈值分割的一种方式，例如开和闭，可以用来去除图像中的噪声，但是它们也可以在分割实体形状的时候发挥作用。
阈值分割是图像处理领域中的一种基本方法，涉及的知识面很广，需要不断的学习和探索。如果你对阈值分割有兴趣，那么不妨花一些时间去深入学习它。
