pycharm多段阈值对图像进行二值化处理

Pycharm可以使用OpenCV库对图像进行二值化处理。对于多段阈值的情况，可以使用cv2.adaptiveThreshold()函数。

该函数有五个参数：要处理的原图像、输出的结果图像、设定阈值的方法（cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C或cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C）、阈值类型（cv2.THRESH_BINARY或cv2.THRESH_BINARY_INV）、块大小和像素值限制。

如果使用cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，函数会将每个块的阈值设置为块中所有像素值的平均值。如果使用cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，则使用高斯加权平均值代替均值进行计算。

示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 读取灰度图像

# 将图像进行二值化处理，使用cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C方法，块大小为11，像素值限制为5
th1 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 5)

# 将图像进行二值化处理，使用cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C方法，块大小为11，像素值限制为5
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 5)

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Adaptive Mean Thresholding', th1)
cv2.imshow('Adaptive Gaussian Thresholding', th2)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，此代码仅为示例，您需要更改文件名和块大小等参数以适应您的图像。