智能车图像二值化处理

智能车图像二值化处理是将彩色图像转换为黑白图像的过程。为了解决不同光照条件下二值化阈值不同的问题，有多种方法可以使用。

一种常见的方法是使用灰度分布来动态确定二值化阈值。这可以通过统计图像的灰度分布情况来实现，然后取平均值或中值作为阈值。然而，这种方法的问题在于会受到众数的影响，而在赛道图像中，白色区域通常占比较小，这种简单的方法可能不太有效。

另一种常见的方法是计算图像的直方图。直方图将图像的像素值按照0到255的256个bin进行统计，以记录每个像素值的数量。根据直方图的形状，可以使用一些算法来自动确定一个合适的阈值。

其中一种常用的算法是大津法。大津法是一种基于最大类间方差原理的算法，适用于灰度分布呈现双峰形状的情况。在比赛中，由于赛道图像中几乎只有白色赛道和蓝色底布，灰度分布通常符合双峰条件，因此大津法是一种不错的选择。

总结起来，智能车图像二值化处理可以使用灰度分布统计和大津法等方法来动态确定阈值，以根据不同光照条件进行适应性调整。