opencv接口如下：

void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst);

函數實現二值化功能，主要是將在兩個閾值內的像素值設置為白色（255），而不在閾值區間內的像素值設置為黑色（0）

參數1：輸入要處理的圖像，可以為單通道或多通道。
參數2：包含下邊界的數組或標量。
參數3：包含上邊界數組或標量。
參數4：輸出圖像，與輸入圖像src 尺寸相同且為CV_8U 類型。
請注意：該函數輸出的dst是一幅二值化之后的圖像。

單通道灰度圖demo：

#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {cv::Mat grayImage = cv::imread("gray_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (grayImage.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image." << std::endl;return -1;}// 定義灰度范圍（上限和下限都設置為相同的值，表示提取該灰度值）int lowerBound = 100;int upperBound = 200;// 創建輸出圖像cv::Mat binaryImage;// 應用灰度范圍閾值cv::inRange(grayImage, lowerBound, upperBound, binaryImage);// 顯示原圖和二值圖像cv::imshow("Original Image", grayImage);cv::imshow("Binary Image", binaryImage);cv::waitKey(0);return 0;
}

三通道圖像demo：

#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {cv::Mat colorImage = cv::imread("color_image.jpg");if (colorImage.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image." << std::endl;return -1;}// 定義顏色范圍cv::Scalar lowerBound(100, 0, 0);  // BGR格式，最小值cv::Scalar upperBound(255, 50, 50);  // BGR格式，最大值// 創建輸出圖像cv::Mat binaryImage;// 應用顏色范圍閾值cv::inRange(colorImage, lowerBound, upperBound, binaryImage);// 顯示原圖和二值圖像cv::imshow("Original Image", colorImage);cv::imshow("Binary Image", binaryImage);cv::waitKey(0);return 0;
}

上面代碼中注意點：
（1）opencv中三通道圖像按BGR排列，不是RGB
（2）上面案例中B通道(100-255)范圍設置1，G通道(0-50)范圍設置1，R通道(0-50)范圍設置1