python交换两个变量的值很简单，a,b = b,a 就可以，写成函数，代码如下：
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def jh(a,b):
return b,a
x = 1
y = 2
x,y = jh(x,y)
print(x,y)
执行结果如下：
阈值化：给定一个数组和一个与之，然后根据数组中的每个元素的值，是高于还是低于阈值而进行一些操作。如果像素值大于阈值，则分配给它一个值(如白色的)，否则它被分配给另一个值(如黑色)。
此为固定阈值的事例。具体效果如下：
函数中四个参数分别是原图像、阈值、最大值、阈值类型
阈值类型一般分为五种：
cv2.THRESH_BINARY——大于阈值的部分像素值变为最大值，其他变为0
cv2.THRESH_BINARY_INV——大于阈值的部分变为0，其他部分变为最大值
cv2.THRESH_TRUNC——大于阈值的部分变为阈值，其余部分不变
cv2.THRESH_TOZERO——大于阈值的部分不变，其余部分变为0
cv2.THRESH_TOZERO_INV——大于阈值的部分变为0，其余部分不变
自适应阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值，因此在同一幅图像上采用的是不同的阈值，从而能使我们在亮度 不同的情况下得到更好的结果。
th2为算术平均法的自适应二值化
th3为高斯加权均值法自适应二值化
结果如下：
遍历图片对象？可是怎么个遍历法呢？Pillow 提供了一个 .load() 方法，用来处理像素。图片嘛，当然是二维的，有宽和高的。
pixels = image.load()
for x in ramge(image.width):
for y in range(image.height):
pixsels[x, y] = 255 if pixsels[x, y] 125 else 0
当然了，只是最简单的二值化的话，直接 image.convert('1') 就可以了 :-)
图像的灰度处理：
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE，这是最简单之间的办法，在加载图像时直接处理
IplImage*
Igray=
cvLoadImage
("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
得到的图像就是单通道的，也能够用这个函数：CVAPI(void)
cvCvtColor
(
const
CvArr*
src,
CvArr*
dst,
int
code
);
code=CV_BGR2GRAY;
opencv还提供了非常多方式，我这边就不一一举例了。
