矩陣閾值化是一種常見的圖像處理方法，通過設置閾值將灰度圖像轉化為二值圖像。Python語言在圖像處理領域擁有廣泛的應用，其中矩陣閾值化也是Python圖像處理庫中的一種重要功能。

import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv.threshold(img, 100, 255, cv.THRESH_BINARY)
cv.imshow('threshold', thresh)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在上面的代碼中，首先使用cv.imread()方法讀取一張灰度圖像，之后使用cv.threshold()方法進行閾值化處理。cv.threshold()方法的參數解釋如下：

• img：輸入圖像，一般為灰度圖像
• 100：設定的閾值，圖像像素值大于100設為255，小于100設為0
• 255：設定的最大值
• cv.THRESH_BINARY：閾值化類型，此處為二值化，即將圖像轉化為黑白兩色

最后使用cv.imshow()方法將處理后的二值化圖像顯示出來。

矩陣閾值化是圖像處理中常用的預處理步驟，也是諸多圖像識別算法的基礎。Python圖像處理庫提供的閾值化方法簡單易用，方便用戶快速實現閾值化處理。