图像二值化处理是数字图像处理的基础处理之一，它将灰度图像转换为黑白二值图像。二值化处理可以使图像中的目标更加突出，简化后续图像处理的复杂度，同时也方便计算机进行图像识别和处理。本文将介绍使用C++语言实现图像二值化处理的方法。

图像二值化的原理是将灰度图像中的像素点阈值化处理，将值大于或等于阈值的像素点设为白色，将值小于阈值的像素点设为黑色。常见的二值化方法有全局阈值、局部阈值和自适应阈值等。其中，全局阈值是将整张图像的像素点按照固定的阈值进行处理，而局部阈值和自适应阈值则是在图像的不同位置使用不同的阈值进行处理。

C++语言是一种高效、快速、可靠的编程语言，被广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。在C++语言中，可以使用OpenCV等图像处理库来实现图像二值化处理。以下是使用OpenCV库实现全局阈值的图像二值化处理的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp> // 导入OpenCV库
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
  Mat src, dst;
  src = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像
  threshold(src, dst, 128, 255, THRESH_BINARY); // 将图像二值化处理
  imshow("input", src); // 显示原图像
  imshow("output", dst); // 显示二值化处理后的图像
  waitKey(0); // 等待用户输入
  return 0;
}

在上述代码中，使用imread函数读取灰度图像，threshold函数进行二值化处理，并使用imshow函数将原图像和处理后的图像显示出来。其中，threshold函数的参数分别是原图像、输出图像、阈值、最大像素值和二值化类型。本文示例中使用的是全局阈值二值化处理，阈值设为128，大于等于该值的像素点设为255（白色），小于该值的像素点设为0（黑色）。

总之，使用C++语言实现图像二值化处理可以使得图像更加清晰、突出特征，从而提高图片处理的效率。通过实现不同类型的二值化处理方法，可以适用于不同类型的图像。

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