opencv，HSV自适应二值化

在 OpenCV 中实现 HSV 自适应二值化的步骤如下：

1. 将原始图像从 BGR 颜色空间转换到 HSV 颜色空间，使用 `cv2.cvtColor()` 函数实现：

   img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

2. 根据图像的亮度和颜色特征进行二值化，使用 `cv2.inRange()` 函数实现。在这里，我们可以使用两个阈值来确定二值化的范围，分别是 `lower` 和 `upper`。这两个阈值的具体值需要根据实际情况进行调整。

   lower = np.array([h_min, s_min, v_min])
   upper = np.array([h_max, s_max, v_max])
   mask = cv2.inRange(img_hsv, lower, upper)

3. 对二值化后的图像进行形态学操作，使用 `cv2.morphologyEx()` 函数实现。一般情况下，我们可以先对图像进行腐蚀操作，然后再进行膨胀操作，以去除噪音和填充空洞。

   kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
   mask = cv2.erode(mask,kernel,iterations = 1)
   mask = cv2.dilate(mask,kernel,iterations = 1)

4. 检测图像中的轮廓，使用 `cv2.findContours()` 函数实现。该函数会返回一个包含所有轮廓的数组，每个轮廓都是一个由点组成的数组。

   contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

需要注意的是，HSV 自适应二值化的具体实现方式可能因应用场景而异，需要根据实际情况进行调整。