CLAHE自适应调整阈值代码

以下是基于Python编写的CLAHE算法自适应调整阈值的代码示例：

import cv2

def adaptive_clahe(image_path, clip_limit=2.0, tile_size=8):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 创建CLAHE对象
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=(tile_size, tile_size))
    # 自适应调整阈值
    adaptive_threshold = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
    # 应用CLAHE算法
    clahe_image = clahe.apply(image)
    # 返回处理后的图像
    return clahe_image

其中，`image_path`参数表示图像文件的路径，`clip_limit`参数表示限制对比度的阈值，`tile_size`参数表示分块大小。在代码中，首先读取图像，然后创建CLAHE对象，并使用`cv2.adaptiveThreshold`函数自适应调整阈值。最后，将得到的阈值应用于CLAHE算法，生成增强后的图像，并返回其结果。