opencv全自动阈值

OpenCV中的全自动阈值是指使用固定的阈值对图像进行二值化处理。而自适应阈值则是根据图像不同区域的灰度值分布自动确定阈值，从而得到更好的二值化效果。下面是使用OpenCV实现自适应阈值分割的代码：

import cv2 as cv

# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg', 0)

# 自适应阈值分割
dst = cv.adaptiveThreshold(img, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv.imshow('result', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`cv.adaptiveThreshold()`函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像的最大值，第三个参数是阈值类型，第四个参数是二值化类型，第五个参数是块大小，第六个参数是常数C。其中，阈值类型有两种：`cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`和`cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`，分别表示使用局部均值和局部高斯加权平均值计算阈值。二值化类型有两种：`cv.THRESH_BINARY`和`cv.THRESH_BINARY_INV`，分别表示二值化和反二值化。

相关问题

全阈值分割python算法原理

全阈值分割（OTSU算法）是一种图像阈值分割的算法，它的原理是通过寻找图像的最佳阈值来将图像分成两个部分（前景和背景）。

具体算法步骤如下：

1.计算图像的直方图，即统计每个像素值在图像中出现的次数。

2.对于每个可能的阈值T，将图像分成两个部分：前景和背景。

3.计算前景和背景的像素值均值μ1和μ2。

4.计算前景和背景的方差σ1和σ2。

5.计算总方差σw^2，即前景和背景的加权平均方差。

6.找到最小化总方差σw^2的阈值T。

7.将图像分成前景和背景两部分。

通过OTSU算法，我们可以自动地找到最佳的阈值，从而实现对图像的自动分割。在Python中，可以使用NumPy和OpenCV等库来实现OTSU算法。