Python語言是一種廣泛應用于不同領域的編程語言，它在數據處理、機器學習、圖像處理等領域都有廣泛應用。在圖像處理領域，Python提供了很多強大的庫和函數，其中之一就是用于直方圖閾值法處理的函數。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('image.jpg',0)
hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * float(hist.max()) / cdf.max()
plt.plot(cdf_normalized, color = 'b')
plt.hist(img.flatten(),256,[0,256], color = 'r')
plt.xlim([0,256])
plt.legend(('cdf','histogram'), loc = 'upper left')
plt.show()

在直方圖閾值法處理中，首先需要讀入要處理的圖片。然后，利用numpy庫的相關函數生成其直方圖，用cumsum函數計算累計分布函數，并進行歸一化，最后用matplotlib庫將原始圖片、直方圖、累計分布函數繪制在一起以展示閾值法的處理結果。

直方圖閾值法的原理是將圖片中的像素灰度值進行數值區間劃分，每個區間內的像素點被同等看待，并計算其像素點數目。根據像素點數目的差異性，設定不同的閾值以進行不同程度的灰度值調整，從而得到不同的圖像處理結果。

總之，Python提供的直方圖閾值法處理函數，可以方便快捷地處理圖像，使其達到更為良好的視覺效果。