生成一个局部自适应阈值处理的python案例

以下是一个基于局部自适应阈值处理的Python案例，使用OpenCV库实现：

import cv2

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

# 应用局部自适应阈值处理
th1 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Adaptive Mean Thresholding', th1)
cv2.imshow('Adaptive Gaussian Thresholding', th2)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在以上代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取一张灰度图像。然后，使用`cv2.adaptiveThreshold()`函数中的`cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`方法和`cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`方法分别进行局部自适应阈值处理。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和处理后的图像。

需要注意的是，`cv2.adaptiveThreshold()`函数的参数含义如下：

- 第一个参数是输入图像；
- 第二个参数是输出图像的最大值；
- 第三个参数是指定局部自适应阈值处理的方法；
- 第四个参数是指定二值化方法；
- 第五个参数是指定窗口大小；
- 第六个参数是指定阈值调整的常数。

在本例中，我们分别使用了`cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`和`cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`方法，窗口大小为11，阈值调整常数为2。