常言道“温故而知新”，写此文章就是对自己目前学习内容的小小的总结与记录。
本文力求用最简洁的语言，详细的代码将此部分内容讲解清楚，但由于博主同样是刚刚接触OpenCV，或许表达上有些瑕疵，还望读者能够指教探讨，大家共同进步。
博主机器配置为：VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit。
若本文能给读者带来一点点启示与帮助，我就很开心了。
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1-inRange()函数
此函数作用：可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时针对多通道进行操作，使用起来非常方便！
主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。
下面来看看inRange()函数的定义：
void inRange(InputArray src, InputArray lowerb,
InputArray upperb, OutputArray dst);
参数解释：
- 参数1：输入要处理的图像，可以为单通道或多通道。
- 参数2：包含下边界的数组或标量。
- 参数3：包含上边界数组或标量。
- 参数4：输出图像，与输入图像src 尺寸相同且为CV_8U 类型。
请注意：该函数输出的dst是一幅二值化之后的图像。
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处理方式：
对于单通道数组：
即，如果一幅灰度图像的某个像素的灰度值在指定的高、低阈值范围之内，则在dst图像中令该像素值为255，否则令其为0，这样就生成了一幅二值化的输出图像。
对于双通道数组:
即，每个通道的像素值都必须在规定的阈值范围内！
三通道及多通道以此类推。
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2-代码演示
/*
功能：利用inRange()函数操作，实现阈值化
*/
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
//------------【1】读取源图像并检查图像是否读取成功------------
Mat srcImage = imread("D:\\OutPutResult\\ImageTest\\deng.jpg");
if (!srcImage.data)
{
cout << "读取图片错误，请重新输入正确路径！\n";
system("pause");
return -1;
}
imshow("【源图像】", srcImage);
//------------【2】灰度转换------------
Mat srcGray;
cvtColor(srcImage, srcGray, CV_RGB2GRAY);
imshow("【灰度图】", srcGray);
//------------【3】利用inRange()函数对图像二值化------------
Mat dstImage;
inRange(srcGray, Scalar(65, 65, 65), Scalar(95, 95, 95), dstImage);
imshow("【利用inRange()函数实现阈值化】", dstImage);
waitKey(0);
return 0;
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3-显示结果
①当输入图像为单通道，下边界为Scalar(65, 65, 65), 上边界为Scalar(95, 95, 95)时，结果如下：
②当输入图像为三通道源图像，下边界为Scalar(40, 45, 35), 上边界为Scalar(195, 165, 185)时，结果如下：
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4-程序说明
上边界与下边界值，根据自己需要自行设置。
合理运用，可以结合其他内容实现对目前区域的提取与分割。
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