python自适应阈值分割流程

Python 自适应阈值分割流程一般如下：

1. 导入需要的库和模块，例如 `numpy`、`cv2` 等。

2. 读取原始图像，可以使用 `cv2.imread()` 函数。

3. 将原始图像转换为灰度图像，可以使用 `cv2.cvtColor()` 函数。

4. 对灰度图像进行自适应阈值分割，可以使用 `cv2.adaptiveThreshold()` 函数，该函数需要指定一些参数，例如：输入图像、输出图像、最大像素值、自适应阈值算法、阈值类型、块大小和常量值等。

5. 显示分割结果，可以使用 `cv2.imshow()` 函数。

6. 等待按下任意按键，可以使用 `cv2.waitKey()` 函数。

7. 关闭所有窗口，可以使用 `cv2.destroyAllWindows()` 函数。

下面是一个简单的自适应阈值分割的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将原始图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行自适应阈值分割
th = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示分割结果
cv2.imshow('Threshold', th)

# 等待按下任意按键
cv2.waitKey(0)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用 `cv2.imread()` 函数读取了名为 `test.jpg` 的原始图像，然后使用 `cv2.cvtColor()` 函数将原始图像转换为灰度图像。接着，我们使用 `cv2.adaptiveThreshold()` 函数对灰度图像进行自适应阈值分割，并将结果显示出来。最后，我们使用 `cv2.waitKey()` 函数等待按下任意按键，以及使用 `cv2.destroyAllWindows()` 函数关闭所有窗口。