在OpenCV中，二值化是将一幅图像转换为只包含两种像素值的图像的过程。其中，白色通常被表示为数值255。那么为什么选择用255来代表白色呢？

首先，我们需要了解图像在计算机中是如何表示的。通常，图像是由像素组成的网格，每个像素都有一个数值表示其颜色和亮度。在灰度图像中，每个像素的数值表示了其灰度级别，范围从0到255，其中0代表黑色，255代表白色，其他数值代表不同灰度级别的灰色。

在二值化中，我们希望将图像转化为只包含黑色和白色两种像素值的图像。这种转换通常是基于像素灰度值的阈值来实现的。所有低于阈值的像素被设为黑色，而所有高于阈值的像素则被设为白色。

所以为什么选择用255来表示白色呢？这主要是因为在计算机中使用8位表示一个像素的数值，取值范围是0到255。这种范围能够完美地映射图像的灰度级别，使得0表示黑色，255表示最大亮度的白色，这样可以便于我们进行图像处理和分析。

此外，使用255代表白色的选择还有一个实际的原因。在一些应用中，例如OCR（光学字符识别）和图像分割等，我们通常需要将白色区域与其他颜色进行分离或者抽取。由于白色在大多数情况下很容易与其他颜色相区分，使用255作为白色的数值表示能够更加便于我们进行算法的实现和处理。

综上所述，在OpenCV中选择使用数值255代表白色的原因主要是基于灰度图像的表示范围和方便性。这种选择不仅能够准确地映射图像的灰度级别，还使得在图像处理和分析中更加方便使用。

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