OpenCV支持机器学习和深度学习模型的集成，主要通过以下两种方式：
使用OpenCV中的机器学习模块：OpenCV提供了一个机器学习模块，可以用于实现常见的机器学习算法，如支持向量机、决策树、K均值聚类等。通过这些算法，可以在OpenCV中实现一些基本的机器学习任务，如分类、回归、聚类等。
使用OpenCV的深度学习模块：OpenCV还提供了一个深度学习模块，可以用于集成深度学习模型，如神经网络、卷积神经网络等。通过这个模块，可以加载、训练、使用已经训练好的深度学习模型，实现一些复杂的计算机视觉任务，如目标检测、图像分割、人脸识别等。
总的来说，OpenCV提供了丰富的工具和功能，可以方便地支持机器学习和深度学习模型的集成，帮助用户实现各种计算机视觉任务。
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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