adaptivethreshold自适应二值化原理

自适应阈值二值化是一种图像处理方法，用于将灰度图像转化为二值图像。其原理是根据图像中不同区域的亮度特点来自动调整二值化的阈值，从而在不同的区域中得到更好的二值化效果。

在自适应阈值二值化中，首先需要确定一个窗口的大小，该窗口会在图像上滑动以覆盖整个图像。然后，对于每个窗口内的像素，计算其邻域像素的平均灰度值或加权平均灰度值。

接下来，根据计算得到的平均灰度值或加权平均灰度值，确定二值化的阈值。通常情况下，对于亮度较高的区域，阈值会被设置为较高的值，从而将这些像素分类为黑色；对于亮度较低的区域，阈值会被设置为较低的值，从而将这些像素分类为白色。

最后，将计算得到的阈值应用到对应的窗口像素上，得到二值图像。

自适应阈值二值化的优势是能够自适应不同区域的亮度特点，从而得到更好的二值化效果。相比于简单的全局阈值二值化方法，自适应阈值二值化能够克服图像亮度不均匀的问题，保留更多的图像细节信息，并且适用于各种不同类型的图像。

总而言之，自适应阈值二值化的原理是根据图像不同区域的亮度特点，通过计算像素的邻域灰度值来确定二值化的阈值，从而获得更好的二值化效果。

相关问题

opencv自适应二值化

OpenCV 中的自适应二值化函数是 `cv2.adaptiveThreshold()`。这个函数的参数比较多，需要指定输入图像、输出图像、阈值类型、自适应方法、阈值类型、块大小、常数等。

下面是一个示例代码，实现对一张灰度图像进行自适应二值化：

import cv2

img = cv2.imread('example.jpg',0) # 读取灰度图像
img = cv2.medianBlur(img,5) # 中值滤波
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,\
            cv2.THRESH_BINARY,11,2) # 自适应二值化

cv2.imshow('image',thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C` 表示自适应方法为高斯加权平均，`cv2.THRESH_BINARY` 表示阈值类型为二值化。11 表示块大小，2 表示常数。你可以根据需要调整这些参数的值。

opencv 自适应二值化

OpenCV中的自适应二值化是一种图像处理方法，用于在同一幅图像上不同部分具有不同亮度的情况下，根据每个小区域计算对应的阈值，并将图像二值化。这样可以在亮度不同的情况下得到更好的结果。

自适应二值化的函数为cv2.adaptiveThreshold()，它有以下几个参数：
1. 原始图像
2. 像素值上限
3. 自适应方法：cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C表示区域内均值，cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C表示区域内像素点加权和，权重为一个高斯窗口
4. 值的赋值方法：只有cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_BINARY_INV
5. 区域大小：规定区域大小为一个正方形的区域
6. 常数C：与方法有关的参数，阈值等于均值或加权值减去这个常数（为0相当于阈值就是求得区域内均值或加权值）

通过调整这些参数，可以根据具体的需求对图像进行自适应二值化处理。这样可以在处理含有不同亮度的图像时，得到更好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [opencv自适应二值化的应用](https://blog.csdn.net/weixin_43868552/article/details/126939961)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [三、OpenCV图像的预处理——二值化与自适应阈值](https://blog.csdn.net/qq_34440409/article/details/120551622)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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