图像自适应阈值算法代码

以下是Python实现的自适应阈值算法代码：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 自适应阈值处理
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

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

代码中使用了 `cv2.adaptiveThreshold()` 函数进行自适应阈值处理，其中参数含义如下：

- `src`：输入图像
- `maxValue`：像素值的最大值，一般为255
- `adaptiveMethod`：自适应阈值算法，包括 `cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C` 和 `cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C` 两种
- `thresholdType`：阈值类型，一般为 `cv2.THRESH_BINARY`
- `blockSize`：计算阈值的像素窗口大小，必须为奇数
- `C`：从平均值或加权平均值中减去的常数，一般为2

可以根据实际情况调整参数，以达到最佳效果。

相关问题

bradley自适应阈值算法

Bradley自适应阈值算法是一种用于图像二值化的自适应算法。该算法考虑了图像中光照的变化，并通过计算每个像素点的阈值来实现二值化操作。它的基本思想是遍历图像，计算一个移动的平均值。如果某个像素明显低于这个平均值，则将其设置为黑色，否则设置为白色。

Bradley自适应阈值算法的优点在于简单易实现，并且对光照变化的鲁棒性更高。它适用于处理实时视频数据流，并可以作为增强现实等交互应用中的强大工具。该算法是对已有算法的改进，同时也与一些早期用硬件实现的算法有相似之处。

具体而言，该算法使用了积分图像来进行实时自适应二值化。通过计算每个像素点周围区域内的像素和，可以快速获得移动平均值，并根据该平均值确定像素点的亮度。这使得算法能够更好地适应光照变化，并提供更稳定的二值化结果。

如果您需要更详细的信息以及该算法的源代码，您可以在相关的研究论文和网上资源中找到。

使用自适应阈值算法进行图像二值化的matlab代码

以下是使用自适应阈值算法进行图像二值化的 MATLAB 代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 自适应阈值算法
threshold = adaptthresh(grayImg, 0.5);

% 二值化图像
binaryImg = imbinarize(grayImg, threshold);

% 显示原始图像和二值化图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImg);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(binaryImg);
title('二值化图像');

其中，`adaptthresh` 函数用于计算自适应阈值，其第二个参数表示阈值调整的灵敏度，取值范围为 0 到 1，值越小则阈值越低。`imbinarize` 函数用于根据阈值将图像二值化。最后，使用 `subplot` 函数将原始图像和二值化图像显示在同一窗口中。