cv.adaptiveThreshold

cv.adaptiveThreshold 是 OpenCV 中的一个函数，用于图像二值化。它可以根据图像局部的亮度信息，为每个像素设定阈值，从而实现自适应阈值二值化。这种方法对于图像中存在明显亮暗差异的地方很有效，因为可以避免因为全局亮度不均匀造成的误判。

相关问题

cv2.adaptiveThreshold 代码

在OpenCV中，`cv2.adaptiveThreshold()`函数用于将灰度图像转换为二值图像，通过自适应地调整阈值，能更好地适应不同区域的对比度。基本用法如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
gray_image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义参数
block_size = 11  # 滤波器大小，较大的值会使结果更粗糙
c = 2  # 连通组件合并因子，大于1时会产生更大区域的黑块
method = cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C  # 可选的阈值计算方法：均值（cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C）、最大（cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C）

# 自适应阈值处理
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, method, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU, block_size, c)

# 显示原图和处理后的图
cv2.imshow("Original Gray Image", gray_image)
cv2.imshow("Adaptive Thresholded Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载一个灰度图像，然后设定滤波器大小、合并因子和阈值计算方法。`cv2.adaptiveThreshold()`计算每个像素点基于周围像素值的统计量（如平均值或最大值），并应用自适应阈值来确定该像素是否为黑色或白色。`THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU`组合表示先按Otsu's算法自动选择最佳二值化阈值，再进行反向二值化操作。

python实现opencv里的cv2.adaptiveThreshold()函数源码

### 回答1：
以下是Python中使用OpenCV库实现cv2.adaptiveThreshold()函数的源代码：

import cv2

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

# 设置阈值和阈值类型
max_value = 255
adaptive_method = cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C
threshold_type = cv2.THRESH_BINARY
block_size = 11
constant = 2

# 自适应阈值处理
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, max_value, adaptive_method, threshold_type, block_size, constant)

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

在这段代码中，首先使用cv2.imread()函数读取一张灰度图像。接下来，设置了阈值和阈值类型，包括最大值、自适应方法、阈值类型、块大小和常数。最后使用cv2.adaptiveThreshold()函数进行自适应阈值处理，并将处理结果显示出来。

### 回答2：

import numpy as np

def adaptiveThreshold(img, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C):
    """
    实现opencv中的cv2.adaptiveThreshold()函数。
    
    参数:
    - img: 输入图像
    - maxValue: 输出图像中超过阈值的像素值
    - adaptiveMethod: 阈值计算的方法，取值为cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C或cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
    - thresholdType: 阈值类型，取值为cv2.THRESH_BINARY或cv2.THRESH_BINARY_INV
    - blockSize: 邻域大小（奇数），用于计算阈值
    - C: 从均值或加权均值减去的常数
    
    返回值:
    - 输出图像
    
    """
    
    # 获取图像的高度和宽度
    h, w = img.shape
    
    # 创建与输入图像相同大小的输出图像
    output = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
    
    # 遍历图像中的每个像素
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            # 获取当前像素的邻域
            if i - blockSize // 2 < 0 or j - blockSize // 2 < 0 or i + blockSize // 2 >= h or j + blockSize // 2 >= w:
                # 邻域超出图像范围的处理方式
                output[i, j] = 0
            else:
                # 邻域内像素的平均值或加权平均值
                if adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:
                    threshold = np.mean(img[i-blockSize//2:i+blockSize//2+1, j-blockSize//2:j+blockSize//2+1])
                elif adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:
                    threshold = np.mean(img[i-blockSize//2:i+blockSize//2+1, j-blockSize//2:j+blockSize//2+1])
                else:
                    raise ValueError("Invalid adaptive method!")
                
                # 二值化像素值
                if img[i, j] > threshold - C:
                    output[i, j] = maxValue
                else:
                    output[i, j] = 0
    
    # 根据阈值类型对输出图像进行相应的处理
    if thresholdType == cv2.THRESH_BINARY_INV:
        output = cv2.bitwise_not(output)
    
    return output

这段代码实现了OpenCV库中的`cv2.adaptiveThreshold()`函数。它通过传入的参数来计算图像的自适应阈值，并根据阈值类型对图像进行二值化处理。代码中首先创建一个与输入图像大小相同的输出图像，然后遍历图像中的每个像素。对于每个像素，根据邻域大小计算出邻域内像素的平均值或加权平均值作为阈值，并根据阈值类型进行二值化处理。最后，根据是否选择了`cv2.THRESH_BINARY_INV`阈值类型对输出图像进行相应的处理。最后，返回输出图像。

### 回答3：
对于给定的图像和自适应阈值方法，cv2.adaptiveThreshold()函数可以根据输入的参数计算并应用自适应阈值，并将结果图像返回。

下面是一个用Python实现的伪代码示例：

import cv2
import numpy as np

def adaptiveThreshold(image, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C):
    # 获取图像的尺寸
    height, width = image.shape

    # 初始化输出图像
    output = np.zeros((height, width), np.uint8)

    # 循环遍历图像中的每个像素点
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            # 计算当前像素点的局部区域
            top = max(0, i - blockSize // 2)
            bottom = min(height - 1, i + blockSize // 2)
            left = max(0, j - blockSize // 2)
            right = min(width - 1, j + blockSize // 2)
            neighborhood = image[top:bottom + 1, left:right + 1]

            # 根据自适应方法计算局部区域的阈值
            if adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:
                threshold = np.mean(neighborhood) - C
            elif adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:
                threshold = np.mean(neighborhood) - C * np.std(neighborhood)

            # 根据阈值和阈值类型对当前像素点进行二值化
            if image[i, j] > threshold:
                output[i, j] = maxValue
            else:
                output[i, j] = 0

    # 返回二值化结果图像
    return output

这段代码首先传入图像、最大值、自适应阈值方法、阈值类型、块大小和常数值。

然后，代码创建一个与输入图像大小相同的输出图像，并应用了一个嵌套的循环来遍历图像中的每个像素点。

在每个像素点处，代码计算了该像素点周围局部区域的阈值，该阈值根据选择的自适应方法和常数值计算得到。

最后，根据阈值和阈值类型，代码对当前像素点进行二值化，并将二值化结果保存在输出图像中。

最后，代码返回输出图像作为函数的结果。