python自适应二值化

Python 自适应二值化的目的是为了在图像处理中自动确定合适的阈值，以便将图像分割成前景和背景，尤其是在光照条件变化大或噪声较多的情况下。这种方法不是固定地设置一个全局阈值，而是根据不同区域的像素值分布动态调整。

常见的自适应二值化算法有以下几种：

1. **Otsu's Method**：这是最常用的自适应阈值选择法，由 Nobuyuki Otsu 提出。它通过计算直方图中两个类别的方差最小化来找到最佳阈值，使得两类数据之间的均方误差最小。

2. **Niblack's Method**：该方法考虑了局部灰度共生矩阵，同时考虑了像素的亮度和周围像素的差异，提高了对噪声的鲁棒性。

3. **Yen's Method** 和 **Li's Method**：这两种是对 Otsu's 的改进，通过优化阈值选取过程来提高二值化效果。

4. **Adaptive Gaussian Thresholding**：基于高斯滤波后的图像，每个像素点的阈值与其邻居像素的加权平均值有关，可以更好地保留边缘信息。

在Python中，你可以使用`skimage`库来进行自适应二值化操作，如`skimage.filters.threshold_otsu()`、`skimage.filters.threshold_adaptive()`等函数。示例代码如下：

from skimage import io, filters

# 加载图像
img = io.imread('image.jpg', as_gray=True)

# 使用Otsu's Method进行二值化
binary_img = filters.threshold_otsu(img)
adaptive_binary_img = filters.threshold_adaptive(img, block_size=5)  # 可以调整block_size参数

# 显示原始图像和处理后的结果
io.imshow(img, cmap='gray')
io.imshow(binary_img, cmap='gray')
io.imshow(adaptive_binary_img, cmap='gray')