整幅图 二值化推荐 adaptiveThreshold

对于整幅图像的二值化，当光线均匀且对比明显但又存在一定程度噪声的情况，使用OpenCV的`adaptiveThreshold()`函数通常是更优的选择，特别是采用Adaptive Threshholding（自适应阈值法）。这种方法会根据每个小区域内像素值的统计特性动态调整阈值，以适应局部图像的变化。

`cv2.adaptiveThreshold()`的基本语法如下：

binary_image = cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)

- `src`：输入的灰度图像。
- `maxValue`：设置为255通常代表输出二值图像的最大灰度值。
- `adaptiveMethod`：选择适应性阈值的方法，比如：
- `cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`（均值）：简单平均邻域像素值。
- `cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`（高斯加权）：考虑像素间的距离权重。
- `thresholdType`：阈值计算方式，常用的有：
- `cv2.THRESH_BINARY`（二进制）：高于阈值像素置白，反之置黑。
- `cv2.THRESH_BINARY_INV`（反二进制）：高于阈值像素置黑，反之置白。
- `blockSize`：设定邻域大小，通常选择奇数以保证中心像素。
- `C`（常数）：噪声抑制因子，一般设置为正值。

举个例子：

gray_image = ...  # 获取灰度图像
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

在这里，`blockSize=11`意味着每个11x11的窗口会被用于计算阈值，`C=2`用来平衡噪声和边缘信息。