opencv实现自适应阈值

OpenCV提供了多种方法来实现自适应阈值。

其中，最常用的方法是Adaptive Thresholding（自适应阈值），它可以根据图像的局部区域来动态地确定阈值。

下面是一个简单的OpenCV Python代码示例，演示如何使用Adaptive Thresholding实现自适应阈值：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 应用自适应阈值
th = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('adaptive threshold', th)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先使用cv2.imread()函数读取图像。然后，我们使用cv2.adaptiveThreshold()函数将原始图像转换为二进制图像。这里，我们使用cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C参数来指定使用均值作为局部阈值计算的方法，cv2.THRESH_BINARY参数指定将二进制图像转换为黑白图像，11和2分别表示块大小和常数。

最后，我们使用cv2.imshow()函数显示原始图像和自适应阈值图像，并使用cv2.waitKey()函数等待用户按下任意键，然后使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。

需要注意的是，自适应阈值方法可以根据不同的应用场景进行调整，如块大小、常数等参数可以根据实际情况进行调整。