Opencv 图像二值化流程推荐

OpenCV（开源计算机视觉库）中的图像二值化是一个常见的预处理步骤，它将图像转换为只有黑白两种颜色的模式，便于后续的形状检测、边缘识别等操作。以下是推荐的二值化流程：

1. **阈值二值化**：这是最常见的二值化方法，通过设置一个阈值，大于该阈值的像素设为白色，小于的设为黑色。例如，你可以使用`cv2.threshold()`函数，传入原始图像、选择适当的阈值类型（如全局阈值或自适应阈值）。

_, binary_image = cv2.threshold(image, threshold_value, 255, threshold_type)

其中`_`表示返回结果中我们不需要第一部分。

2. **Otsu's 方法**：这是一种自动确定阈值的技术，它基于图像的全局特性。OpenCV提供`cv2.threshold()`的第二个参数`otsuThreshValue`，可以利用这个选项。

3. **Adaptive Thresholding**：适用于光照变化较大的场景，通过分割图像区域并独立应用阈值。有多种算法可供选择，如`cv2.adaptiveThreshold()`，其中`cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`是高斯平滑后的自适应阈值。

4. **形态学操作**：有时需要先对图像进行膨胀或腐蚀，然后应用二值化，以更好地分离前景和背景。

完整示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('your_image.jpg', 0)  # 读取灰度图像

# 自适应阈值二值化
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 可视化结果
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Binary", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()