不使用opencv库 用局部阈值法将灰度图像二值化 c语言

以下是一个简单的局部阈值法二值化灰度图像的C语言代码实现：

void local_thresholding(unsigned char* gray_img, unsigned char* bin_img, int width, int height, int window_size, int threshold) {
    int half_size = window_size / 2;
    int sum, pixels;
    int x, y, i, j;

    for (y = 0; y < height; y++) {
        for (x = 0; x < width; x++) {
            sum = 0;
            pixels = 0;

            for (j = -half_size; j <= half_size; j++) {
                for (i = -half_size; i <= half_size; i++) {
                    if (x + i >= 0 && x + i < width && y + j >= 0 && y + j < height) {
                        sum += gray_img[(y + j) * width + (x + i)];
                        pixels++;
                    }
                }
            }

            if (gray_img[y * width + x] * pixels <= sum * threshold) {
                bin_img[y * width + x] = 0;
            } else {
                bin_img[y * width + x] = 255;
            }
        }
    }
}

在这个函数中，我们使用了一个大小为 `window_size` 的窗口来计算每个像素的局部平均灰度值 `sum / pixels`，并将该像素的灰度值与 `sum / pixels` 相比较，如果小于等于 `threshold` 则将二值化结果置为0，否则置为255。

调用该函数的示例代码如下：

int main() {
    unsigned char gray_img[256 * 256];
    unsigned char bin_img[256 * 256];
    int width = 256;
    int height = 256;
    int window_size = 31;
    int threshold = 0.5;

    // 读取灰度图像到 gray_img 数组中
    // ...

    // 对灰度图像进行局部阈值二值化
    local_thresholding(gray_img, bin_img, width, height, window_size, threshold);

    // 将二值化结果保存为图像文件
    // ...

    return 0;
}

需要注意的是，该算法的正确性和性能都与窗口大小和阈值的选择密切相关，需要根据实际应用场景进行调整。