cv2.adaptiveThreshold用法及参数分析

cv2.adaptiveThreshold是OpenCV中的一个图像处理函数，用于对灰度图像进行自适应阈值处理，可以将图像中的前景和背景分离出来，是图像分割和边缘检测等任务中常用的预处理步骤之一。

cv2.adaptiveThreshold的参数：

1. src：输入图像，必须为单通道灰度图像

2. maxValue：阈值的最大值，一般为255

3. adaptiveMethod：自适应阈值算法，有两种选择：

cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：使用局部均值作为阈值

cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：使用局部高斯加权均值作为阈值

4. thresholdType：阈值类型，有两种选择：

cv2.THRESH_BINARY：二值化，小于阈值的像素值变为0，大于等于阈值的像素值变为maxValue

cv2.THRESH_BINARY_INV：反二值化，小于阈值的像素值变为maxValue，大于等于阈值的像素值变为0

5. blockSize：像素块的大小，用于计算局部均值或局部加权均值，必须是大于1的奇数

6. C：常数项，用于调整阈值的大小，一般取0

cv2.adaptiveThreshold使用示例：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 自适应阈值处理
dst = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 0)

# 显示处理结果
cv2.imshow('Adaptive Threshold', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()