同时识别多个路标时阈值不是固定的怎么办

在计算机视觉或图像处理中，当需要同时识别多个路标（比如交通标志）时，如果阈值不是固定的，通常意味着你需要一种动态调整的方法来适应不同场景下的光照、颜色对比度变化等条件。这可以通过以下几种策略来实现：

1. **自适应阈值**：使用自适应阈值分割技术（如局部均值滤波器后的Otsu算法），根据图像局部区域的统计特性动态计算阈值。

cv::Mat img; // 假设img为待处理的图像
cv::threshold(img, img, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU, 0, 255, cv::Point(-1,-1), cv::Size(3,3));

2. **连续阈值法**：利用滑动窗口或连续阈值序列对图像进行多次处理，每次根据当前区域的特征调整阈值。

std::vector<int> thresholds;
for (int i = 0; i < numLevels; ++i) {
    cv::threshold(img, gray, thresholds[i], 255, cv::THRESH_BINARY);
    // 进行后续的地标检测和识别
}

3. **机器学习或深度学习**：训练一个模型（如支持向量机、神经网络等）来预测每个像素属于前景还是背景，这样的模型可以根据上下文自动调整分类决策。

using namespace cv::dnn;
// 使用预训练的模型进行二分类预测
Net net = readNetFromTensorflow("model.pb");
blobFromImage(img, blob, 1.0, Size(), Scalar(104, 117, 123)); // 归一化并转换成网络输入
net.setInput(blob);
mat output = net.forward();
// 输出为每个像素的分类得分，然后设置阈值分割结果