python自适应分割

Python自适应分割是一种图像处理方法，用于根据图像的局部特征自动确定阈值，以实现图像的分割。根据提供的代码和引用，可以看出有两种常见的自适应分割方法，分别是基于均值的自适应阈值分割和基于高斯加权平均的自适应阈值分割。

基于均值的自适应阈值分割的实现步骤如下：
1. 对图像进行均值平滑，得到平滑后的图像矩阵。
2. 将原图像矩阵与平滑后的结果做差，得到差值图像。
3. 当差值大于或等于0时，输出值为255；反之，输出值为0。
4. 将输出图像类型转换为无符号整型。
5. 可以调用函数put(path)传入图像路径进行处理，其中函数内部会显示原图像和自适应动态阈值分割后的图像。

基于高斯加权平均的自适应阈值分割的实现步骤如下：
1. 载入原图像。
2. 对原图像进行全局阈值分割和自适应阈值分割，得到不同的分割结果。
3. 将不同的分割结果以及原图像进行显示和比较。

此外，还可以通过使用高斯滤波函数(cv2.GaussianBlur())对图像进行噪声去除，再进行自适应阈值分割。这种方法可以减少噪声对分割结果的影响。

总结起来，Python自适应分割是一种根据图像局部特征自动确定阈值的图像处理方法，可以通过均值平滑或高斯加权平均等方式实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [7.1 Python图像处理之图像分割-自适应阈值](https://blog.csdn.net/qq_38463737/article/details/119566450)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python+openCV 自适应阈值分割](https://blog.csdn.net/weixin_42216109/article/details/89554532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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