opencv做自适应二值化

OpenCV中的自适应二值化函数是`cv2.adaptiveThreshold()`，它可以根据图像的局部区域进行二值化，从而得到更好的二值化结果。该函数有以下参数：

- `src`：输入图像，必须为灰度图像。
- `maxValue`：二值化时像素的最大值。
- `adaptiveMethod`：自适应阈值算法，可选`cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`和`cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`。
- `thresholdType`：阈值类型，通常选择`cv2.THRESH_BINARY`。
- `blockSize`：像素邻域大小，必须为奇数。
- `C`：阈值偏移量，一般设置为0。

以下是一个示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
dst = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 0)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

其中`img`为输入图像，`dst`为输出二值化图像。在这个例子中，我们选择了自适应阈值算法`cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`，像素邻域大小为11。

相关问题

opencv做自适应二值化，用C++回复。

可以使用OpenCV的adaptiveThreshold函数来实现自适应二值化。以下是一个简单的C++示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读入灰度图像
    Mat dst;
    adaptiveThreshold(src, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2); // 自适应二值化
    imshow("Input", src);
    imshow("Output", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像，第三个参数是二值化阈值，第四个参数是自适应方法（这里使用平均值法），第五个参数是二值化类型，第六个参数是块大小，第七个参数是常数C值。可以根据需要调整参数来获得更好的二值化效果。

opencv全局自适应二值化

Opencv提供了adaptiveThreshold函数来实现全局自适应二值化。该函数的语法如下：

adaptiveThreshold(src, dst, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)

其中，src是输入图像，dst是输出图像，maxValue是二值化后的最大值，adaptiveMethod是自适应阈值算法，thresholdType是二值化类型，blockSize是邻域大小，C是常数项。

示例代码如下：

cv2.adaptiveThreshold(src, dst, maxValue, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize, C)

其中，cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C表示使用均值作为阈值，cv2.THRESH_BINARY表示二值化类型为二进制，blockSize是邻域大小，C是常数项。

希望能对您有所帮助！