- Rozpoznávanie tváre
- Rozoznávacie systémy Iris
- Rozpoznávanie gest
- Interakcia človeka -počítač (HCI)
- Mobilná robotika
- Identifikácia objektu
- Segmentácia a uznanie
- Stereopsis stereofónne videnie: vnímanie hĺbky z 2 fotoaparátov
- Rozšírená realita
- Pixely, ktoré majú intenzitu nižšiu ako prahová hodnota.
- Pixely, ktoré majú hodnotu intenzity väčšiu ako prahová hodnota.
Vstupný obrázok RGB sa pred vykonaním prahovania najskôr prevedie na obrázok šedej. 
Typy prahov 
Z týchto dvoch skupín získaných skôr skupina, ktorá mala členov s intenzitou pixelu väčšiu ako prahová hodnota, je priradenie max_value alebo v prípade šedej hodnoty 255 (biela). Členovia zostávajúcej skupiny majú intenzity pixelov nastavené na 0 (čierna). 
Ak je hodnota intenzity pixelov pri (x y) v zdrojovom obrázku vyššia ako prah, hodnota v konečnom obrázku je nastavená na maxVal. 
Inv. Binárny prah je rovnaký ako binárny prah. Jediným zásadným rozdielom je inv.binary prahovanie skupiny, ktorá má intenzity pixelov väčšiu ako prahová hodnota, je priradený „0“, zatiaľ čo zostávajúce pixely, ktoré majú intenzity menšie ako prah, sú nastavené na MaxVal. 
Ak je hodnota intenzity pixelov pri (x y) v zdrojovom obrázku vyššia ako prah, hodnota v konečnom obrázku je nastavená na 0, je nastavená na maxVal. 
Skupina, ktorá má intenzity pixelov väčšiu ako prahová hodnota, je skrátená na prahovú hodnotu alebo inými slovami, hodnoty pixelov sú nastavené na rovnaké ako sada prahová hodnota. Všetky ostatné hodnoty zostávajú rovnaké. 
Ak je hodnota intenzity pixelov pri (x y) v zdrojovom obrázku vyššia ako prah, hodnota v konečnom obrázku je nastavená na prah, inak sa nezmení. 
Veľmi jednoduchá technika prahovania, v ktorej nastavíme intenzitu pixelov na „0“ pre všetky pixely skupiny, ktorá má hodnotu intenzity pixelov nižšiu ako prah. 
Ak hodnota intenzity pixelov pri (x y) v zdrojovom obrázku je väčšia ako prahová hodnota pri (x y) v konečnom obrázku, sa nezmení. Všetky zostávajúce pixely sú nastavené na „0“. 
Podobne ako v predchádzajúcej technike tu nastavíme intenzitu pixelov na „0“ pre všetky pixely skupiny, ktoré majú hodnotu intenzity pixelov väčšiu ako prah. 
Ak je hodnota intenzity pixelov pri (x y) v zdrojovom obrázku vyššia ako prahová hodnota pri (x y) v konečnom obrázku je nastavená na „0“. Všetky zostávajúce hodnoty pixelov sa nezmenia. Ak chcete zostaviť programy OpenCV, musíte mať do svojho systému nainštalovanú knižnicu OpenCV. V nasledujúcich dňoch uverejním jednoduchý návod. Ak ste už nainštalovali OpenCV, spustite nižšie uvedený kód so vstupným obrázkom podľa vášho výberu. 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); } }