openmv自适应二值化

OpenMV 是一款基于MicroPython的嵌入式视觉开发板，可以用来进行图像处理和计算机视觉任务。它提供了一系列的图像处理函数，其中就包括自适应二值化。

自适应二值化是一种图像处理技术，用于将彩色或灰度图像转换为二值图像。与传统的全局阈值二值化不同，自适应二值化可以根据图像中不同区域的亮度进行灵活的阈值选择，从而更好地处理光照不均匀或背景复杂的情况。

在 OpenMV 中，可以使用 `image.adaptive_threshold()` 函数进行自适应二值化操作。该函数需要指定阈值类型、块大小和偏移量等参数。例如，下面的代码片段演示了如何在 OpenMV 上进行自适应二值化：

import sensor
import image
import time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

while True:
    img = sensor.snapshot()
    img.binary([threshold],invert=True)
    img.erode(1)
    img.dilate(1)
    img.show()

在上述代码中，首先初始化摄像头并设置图像格式和分辨率。然后进入循环，在每次循环中获取一帧图像，并对其进行自适应二值化操作。在这个例子中，我们使用 `binary()` 函数来进行二值化，并使用 `erode()` 和 `dilate()` 函数对结果进行形态学操作，以去除噪声。最后，使用 `show()` 函数将处理后的图像显示出来。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体的需求进行参数调整和图像处理步骤的优化。你可以根据自己的需求和具体情况对代码进行修改和扩展。