基于C++ 的自适应阈值分割法设计

自适应阈值分割法是图像处理中常用的一种分割方法，它能够自动找到合适的阈值，将图像分割成两个部分：一部分是目标物体，另一部分是背景。在C++中，实现自适应阈值分割法的步骤如下：

1. 读入图像：使用OpenCV库中的imread函数读取图像并存储到Mat类型的变量中。

2. 灰度化：将读入的图像转换为灰度图像，使用OpenCV库中的cvtColor函数实现。

3. 计算局部阈值：定义一个窗口大小，对图像进行滑动，计算每个窗口内像素的均值和标准差，根据均值和标准差计算局部阈值。具体实现可参考下面的代码：

Mat grayImage, binaryImage;
cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
int blockSize = 25;
double maxVal = 255;
adaptiveThreshold(grayImage, binaryImage, maxVal, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, blockSize, 0);

其中，blockSize是窗口大小，maxVal是最大阈值，ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C表示使用高斯加权平均的方法计算局部阈值，THRESH_BINARY表示二值化方法。

4. 显示结果：使用OpenCV库中的imshow函数显示分割结果。

完整的代码如下所示：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat srcImage = imread("test.png");
    if (srcImage.empty())
    {
        return -1;
    }

    Mat grayImage, binaryImage;
    cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
    int blockSize = 25;
    double maxVal = 255;
    adaptiveThreshold(grayImage, binaryImage, maxVal, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, blockSize, 0);

    imshow("srcImage", srcImage);
    imshow("binaryImage", binaryImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

运行结果如下图所示：