OPENCV 阈值处理处理地面反光

如果你想在 OpenCV 中处理地面反光问题，可以考虑使用阈值处理来降低反光的影响。具体地，你可以使用自适应阈值方法或者基于 Otsu 算法的全局阈值方法。

自适应阈值方法可以根据图像局部区域的灰度值范围来确定阈值，因此能够应对反光等局部影响。而基于 Otsu 算法的全局阈值方法则可以自动确定最佳的阈值，适用于整个图像的灰度值分布比较均匀的情况。

下面是使用自适应阈值方法处理地面反光的示例代码：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 自适应阈值处理
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.adaptiveThreshold()` 函数的参数解释如下：

- `gray`：灰度图像
- `255`：最大像素值
- `cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`：自适应阈值方法，使用局部均值作为阈值
- `cv2.THRESH_BINARY`：二值化方法，将像素值大于阈值的设为最大值，其余设为 0
- `11`：局部区域大小，即每个像素周围的区域大小
- `2`：阈值微调参数，使得阈值能够更好地适应局部灰度值范围的变化。