opencv自适应阈值（opencv自适应阈值算法）

简介

自适应阈值是一种图像处理技术，用于将图像转换为二值图像（黑色和白色）。不同于全局阈值，它根据图像的局部特性动态调整阈值，从而提高处理复杂图像的准确性。

多级标题

自适应阈值方法

OpenCV 提供了多种自适应阈值方法：

ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:

计算邻域的平均值作为阈值

ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:

计算邻域的高斯加权平均值作为阈值

THRESH_BINARY:

将高于阈值的所有像素设为白色，低于阈值的所有像素设为黑色

THRESH_BINARY_INV:

将低于阈值的所有像素设为白色，高于阈值的所有像素设为黑色

参数

自适应阈值函数需要以下参数：

src:

输入图像

dst:

输出二值图像

maxValue:

阈值化后白色像素的最大值

adaptiveMethod:

指定自适应阈值方法

thresholdType:

指定输出图像的二值化类型

blockSize:

指定邻域大小

C:

常数，添加到计算的阈值中

内容详细说明

自适应阈值算法通过以下步骤工作：1. 根据指定的邻域大小（`blockSize`），在图像上滑动一个矩形窗口。 2. 计算窗口内像素的平均值或高斯加权平均值。 3. 根据指定的自适应方法，将此平均值与常数 `C` 相加，得到阈值。 4. 如果像素值高于阈值，则将其设置为 `maxValue`（白色）；否则，将像素值设置为 0（黑色）。 5. 窗口在图像上继续滑动，直到处理所有像素。自适应阈值对于处理具有不均匀照明或对比度的图像非常有用。它可以产生比全局阈值更准确的二值图像，从而提高后续图像处理任务（例如对象检测和图像分割）的性能。

举例

以下 Python 代码展示了如何使用 OpenCV 进行自适应阈值处理：```python import cv2# 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg')# 进行自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)# 显示二值图像 cv2.imshow('Binary Image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```