就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黑白效果。

将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。

所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。

OpenCV中的图片二值化

OpenCV中有两个函数可以实现图片的二值化：

（1）cvThreshold( dst, dst,230 , 255, CV_THRESH_BINARY_INV);

（2）cvAdaptiveThreshold( dst, dst, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,CV_THRESH_BINARY, 9, -10);

方法（1）是手动指定一个阈值，以此阈值来进行二值化处理。其中的第四个参数决定了该方法的结果：

threshold_type=CV_THRESH_BINARY:

dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>threshold 0, otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:

dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold; dst(x,y) = max_value, otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:

dst(x,y) = threshold, if src(x,y)>threshold; dst(x,y) = src(x,y), otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:

dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)>threshold ; dst(x,y) = 0, otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:

dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold ; dst(x,y) = src(x,y), otherwise.

值得一说的是threshold_type可以使用CV_THRESH_OTSU类型，这样该函数就会使用大律法OTSU得到的全局自适应阈值来进行二值化图片，而参数中的threshold不再起 作用。比如：cvThreshold( dst, dst,300 , 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV);这种方法对于灰度直方图呈现二峰特征的图片处理起来效果很好。

方法（2）是一个自适应阈值二值化方法，通过设定最后两个参数来调整效果。