自适应阈值分割python算法原理

自适应阈值分割（Adaptive Thresholding）是一种图像分割算法，其原理是将图像分成多个小块，在每个小块内使用局部阈值来进行二值化处理。这种方法的优点是可以对不同区域的图像采用不同的阈值，从而更加精确地进行分割。

具体的算法步骤如下：

1.将原始图像分成多个小块，每个小块大小为B×B（B为正整数）。

2.计算每个小块内的像素平均值作为该小块的阈值。

3.将每个小块内的像素与该小块的阈值进行比较，大于阈值的像素设为255（白色），小于等于阈值的像素设为0（黑色）。

4.将所有小块处理后的图像拼接起来，得到最终的分割结果。

Python代码示例：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)

# 自适应阈值分割
img_threshold = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示分割结果
cv2.imshow('Adaptive Thresholding', img_threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.adaptiveThreshold()函数的参数说明如下：

- img：输入图像
- 255：输出像素的最大值
- cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：采用均值作为阈值计算方法
- cv2.THRESH_BINARY：二值化方法
- 11：每个小块的大小（B×B）
- 2：阈值修正常数