OpenCV 自适应阈值化处理 - cv2.adaptiveThreshold 函数详解

cv2.adaptiveThreshold 是 OpenCV 中的一个函数，用于对图像进行自适应阈值化处理。该函数可以自动确定每个像素的阈值，以便更好地分离前景和背景。

函数的输入参数包括：

1. src：需要进行阈值化的原始图像，要求为单通道灰度图像。

2. maxValue：设置二值化后最大的像素值，通常为 255。

3. adaptiveMethod：自适应阈值化算法类型，有两种可选：

   cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：根据邻域均值确定阈值。

   cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：根据邻域加权均值确定阈值，权重为高斯窗口函数。

4. thresholdType：二值化类型，有两种可选：

   cv2.THRESH_BINARY：大于阈值的像素值设置为 maxValue，小于等于阈值的像素值设置为 0。

   cv2.THRESH_BINARY_INV：大于阈值的像素值设置为 0，小于等于阈值的像素值设置为 maxValue。

5. blockSize：邻域大小，用于计算阈值。

6. C：常数值，用于调整阈值。阈值 T 的计算公式为：

   T = mean(x) - C

   或

   T = gaussian(x) - C

   其中，x 为邻域像素值，mean(x) 和 gaussian(x) 分别为邻域均值和邻域加权均值。

7. dst：输出结果图像。

示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('test.png', 0)

# 自适应阈值化处理
dst = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

cv2.imshow('src', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()