OpenCV可以利用光照变化来检测物体，具体方法如下：
颜色空间转换：首先将图像转换为灰度图像或者其他颜色空间，如HSV，Lab等。这样可以减少光照的影响，使得物体更容易被检测出来。
直方图均衡化：对图像进行直方图均衡化处理，可以增强图像的对比度，使得物体更容易被检测出来。
背景减除：使用背景减除方法将背景与物体进行分离，从而更容易检测出物体。
使用滤波器：可以使用滤波器对图像进行去噪处理，以减少光照变化对物体检测的影响。
使用机器学习算法：可以利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对图像进行分类和检测，从而实现对物体的检测。
通过上述方法，OpenCV可以利用光照变化来检测物体，提高检测的准确性和稳定性。
OpenCV中的阈值分割可以通过cv2.threshold()函数实现。该函数的参数包括输入图像、阈值、最大像素值、阈值类型和输出图像。
以下是一个简单的示例代码，演示...
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