自适应阈值二值化方法代码

以下是Python中的自适应阈值二值化方法的代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 应用自适应阈值二值化方法
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('adaptive threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们使用了OpenCV库中的 `cv2.adaptiveThreshold()` 函数来应用自适应阈值二值化方法。该函数接收以下参数：

- `src`：输入图像。
- `maxval`：输出二值图像的最大值。
- `adaptiveMethod`：自适应阈值算法。我们使用的是 `cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`，它根据每个像素周围的邻域均值来计算阈值。
- `thresholdType`：二值化类型。我们使用的是 `cv2.THRESH_BINARY`，将大于阈值的像素设置为 `maxval`，其余设置为0。
- `blockSize`：邻域大小，在本例中为11。
- `C`：从平均值中减去的常数。在本例中为2。

运行代码后，您将看到原始图像和应用自适应阈值二值化方法后的输出图像。

相关问题

自适应阈值二值化方法代码处理彩色图像

自适应阈值二值化是一种常用的图像分割方法，可以将灰度图像转换为二值图像。但如果要处理彩色图像，需要先将彩色图像转换为灰度图像，然后再进行自适应阈值二值化。

下面是一个基于OpenCV库实现的自适应阈值二值化方法的示例代码，可以处理彩色图像：

import cv2

# 读取彩色图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将彩色图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 自适应阈值二值化
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Gray Image', gray)
cv2.imshow('Adaptive Threshold Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取彩色图像。然后使用`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。接下来，我们使用`cv2.adaptiveThreshold()`函数对灰度图像进行自适应阈值二值化处理。`cv2.adaptiveThreshold()`函数的第一个参数是要处理的灰度图像，第二个参数是最大阈值，这里设为255。第三个参数是自适应阈值算法，这里使用的是`cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`，表示使用均值作为阈值计算方法。第四个参数是二值化方法，这里使用的是`cv2.THRESH_BINARY`，表示将灰度值大于阈值的像素设为255，小于等于阈值的像素设为0。第五个参数是块大小，这里设为11。第六个参数是常数项，这里设为2。最后使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像、灰度图像和二值化图像。`cv2.waitKey(0)`函数等待用户按下任意键后关闭窗口。

固定阈值二值化和自适应阈值二值化

固定阈值二值化和自适应阈值二值化都是图像处理中常用的二值化方法。

固定阈值二值化是将图像中的像素值与一个固定的阈值比较，大于阈值的像素设为白色，小于阈值的像素设为黑色。这种方法简单易懂，适用于图像中的背景和前景明显分离的情况。但是，当图像中的光照不均匀或者对比度过低时，固定阈值二值化的效果不佳。

自适应阈值二值化是根据图像局部像素的灰度值来确定阈值，因此可以适应不同区域的光照情况和对比度变化。常见的自适应阈值二值化方法有局部均值法和局部高斯加权平均法。局部均值法将每个像素周围的像素灰度值的平均值作为阈值，而局部高斯加权平均法则对周围像素的贡献进行加权处理。自适应阈值二值化方法可以有效地提高二值化的准确性，但是计算复杂度较高，处理速度较慢。

综合来说，固定阈值二值化适用于背景和前景明显分离的图像，而自适应阈值二值化适用于光照不均匀或者对比度过低的图像。