- Sejas atzīšana
- Iris atpazīšanas sistēmas
- Žestu atpazīšana
- Cilvēka un datora mijiedarbība (HCI)
- Mobilā robotika
- Objekta identifikācija
- Segmentēšana un atpazīšana
- Stereopsis stereo redze: dziļuma uztvere no 2 kamerām
- Paplašinātā realitāte
- Pikseļi ar intensitātes vērtību zemāku par slieksni.
- Pikseļi, kuru intensitātes vērtība ir lielāka par slieksni.
Ievades RGB attēls vispirms tiek pārveidots par pelēktoņu attēlu, pirms tiek veikta sliekšņa noteikšana. 
Sliekšņa veidi 
No abām iepriekš iegūtajām grupām grupa, kurai ir dalībnieki, kuru pikseļa intensitāte ir lielāka par iestatīto slieksni, ir piešķiršanas max_Value vai pelēktoņu vērtība 255 (balta) gadījumā. Atlikušās grupas locekļiem pikseļu intensitāte ir iestatīta uz 0 (melna). 
Ja pikseļa intensitātes vērtība pie (x y) avota attēlā ir lielāka par slieksni, galīgā attēla vērtība ir iestatīta uz maxval. 
Inv. Binārais slieksnis ir tāds pats kā binārais slieksnis. Vienīgā būtiskā atšķirība ir Inv.Binārā slieksnis. Grupai, kuras pikseļu intensitāte ir lielāka nekā iestatītais slieksnis, tiek piešķirta “0”, turpretī atlikušajiem pikseļiem, kuru intensitāte ir mazāka par slieksni, ir iestatīta uz maxval. 
Ja pikseļa intensitātes vērtība pie (x y) avota attēlā ir lielāka par slieksni, galīgā attēla vērtība ir iestatīta uz 0, tā ir iestatīta uz maxval. 
Grupa, kuras pikseļu intensitāte ir lielāka par iestatīto slieksni, tiek saīsināta ar iestatīto slieksni vai, citiem vārdiem sakot, pikseļu vērtības ir iestatītas kā tādas pašas kā iestatītais slieksnis. Visas pārējās vērtības paliek vienādas. 
Ja pikseļa intensitātes vērtība pie (x y) avota attēlā ir lielāka par slieksni, galīgā attēla vērtība ir iestatīta uz citu slieksni, kas nav mainīta. 
Ļoti vienkārša sliekšņa metode, kurā mēs iestatām pikseļa intensitāti uz “0” visiem grupas pikseļiem, kuriem ir pikseļa intensitātes vērtība, kas ir mazāka par slieksni. 
Ja pikseļa intensitātes vērtība pie (x y) avota attēlā ir lielāka par slieksni, vērtība pie (x y) gala attēlā nemainās. Visi atlikušie pikseļi ir iestatīti uz “0”. 
Līdzīgi kā iepriekšējā tehnika šeit, mēs iestatām pikseļa intensitāti uz “0” visiem grupas pikseļiem, kuru pikseļa intensitātes vērtība ir lielāka par slieksni. 
Ja pikseļa intensitātes vērtība pie (x y) avota attēlā ir lielāka par slieksni, vērtība pie (x y) gala attēlā ir iestatīta uz “0”. Visa atlikušā pikseļu vērtība nav mainīta. Lai apkopotu OpenCV programmas, jums ir jāinstalē OpenCV bibliotēka jūsu sistēmā. Nākamajās dienās es ievietošu vienkāršu apmācību par to pašu. Ja jau esat instalējis OpenCV, palaidiet zemāk esošo kodu ar izvēlēto ievades attēlu. CPP // CPP program to demonstrate segmentation // thresholding. #include ' ' ' << endl; return -1; } int threshold_value = 0; // Valid Values: 0 1 2 3 4 int threshold_type = 2; // maxVal useful for threshold_type 1 and 2 int maxVal = 255; // Source image Mat src = imread(argv[1] 1); cvNamedWindow('Original' CV_WINDOW_NORMAL); imshow('Original' src); Mat src_gray dst; // Convert the image to GrayScale cvtColor(src src_gray CV_BGR2GRAY); // Create a window to display results cvNamedWindow('Result' CV_WINDOW_NORMAL); createTrackbar('Threshold' 'Result' &threshold_value 255); while (1) { threshold(src_gray dst threshold_value maxVal threshold_type); imshow('Result' dst); waitKey(1); } }