你可以使用OpenCV的cv::threshold函数来实现图像分割，将20到80之间的灰度值设为0，其余灰度值设为255。以下是示例代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 进行图像分割
cv::Mat segmented;
cv::threshold(image, segmented, 20, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);
cv::threshold(segmented, segmented, 80, 255, cv::THRESH_BINARY);
// 显示原始图像和分割结果
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Segmented Image", segmented);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
在上述代码中，首先使用cv::imread函数读取灰度图像。然后通过两次调用cv::threshold函数进行分割操作。第一次将小于等于20的像素值设置为255（白色），得到二值图；第二次将小于等于80的像素值设置为255（白色），反转二值图。
最后使用cv::imshow函数显示原始图像和分割结果，并通过cv::waitKey等待按键退出。
请注意，根据具体需求可能需要调整阈值参数以达到所需效果。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
