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。