edges = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY,50, 110)参数详解

### 回答1：
这里是对 `cv2.adaptiveThreshold()` 函数的参数进行详细解释：

- `gray`：表示输入的灰度图像。

- `255`：表示输出的最大值，如果像素值超过最大值，那么它将被置为最大值。

- `cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`：表示阈值类型，这里使用的是自适应阈值的平均值。

- `cv2.THRESH_BINARY`：表示二值化类型，这里使用的是二进制阈值化，即大于阈值的像素值都设为最大值，小于阈值的像素值都设为0。

- `50`：表示邻域大小，即计算每个像素阈值时使用的像素邻域大小。这里设置为50，表示计算每个像素点阈值时使用的是一个50x50的邻域。

- `110`：表示阈值偏移量，即阈值的加权偏移量。这里设置为110，表示每个像素点的阈值都会加上110。

综上所述，这个函数的作用是对输入的灰度图像进行自适应阈值二值化处理，具体阈值根据每个像素点所在的邻域的平均值和给定的阈值偏移量来计算。处理后得到的二值图像中，大于阈值的像素值都设为最大值，小于阈值的像素值都设为0。

### 回答2：
edges = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY,50, 110)的参数详解如下：

1. gray：输入灰度图像，即待处理的图像。

2. 255：设置像素值的上限，即对于满足条件的像素值，将其设置为255（白色），超过该上限的像素值则不考虑。

3. cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：采用的自适应阈值算法，这里使用的是基于均值的自适应阈值算法。

4. cv2.THRESH_BINARY：二值化类型，将图像根据阈值分成黑白两部分，大于阈值的像素设为白色，小于阈值的像素设为黑色。

5. 50：计算局部均值时的邻域大小，即该值指定了自适应阈值算法中计算每个像素的局部均值时使用的邻域大小。

6. 110：阈值的偏移量，将计算得到的局部均值减去该偏移量得到最终的阈值。

这个函数将灰度图像gray进行自适应阈值处理，使得图像中的边缘更加突出。自适应阈值算法会计算每个像素周围邻域的均值，并根据该均值和设定的阈值参数对图像进行二值化处理。边缘是图像中灰度值变化较为明显的区域，通过调整邻域大小和阈值参数，可以对不同图像中的边缘进行有效提取。