自适应阈值（Otsu）在OpenCV中的应用与教程

資源摘要信息: 自適應閾值（threshold、CV_THRESH_OTSU）是一種在影像處理中常用的技術，尤其在二值化（binary segmentation）過程中，它能根據圖像的特性和內容自動選擇最適合的閾值，避免了固定閾值法對不同環境下圖像效果的敏感性。在OpenCV中，Otsu算法是一種常用的自適應閾值方法，它由 Nobuyuki Otsu 在 1979 年提出，旨在最大化同一組像素間的變異性，同時最小化不同組之間的變異性。 Otsu算法的流程如下： 1. **計算直方圖**：首先對输入的灰度图像计算其灰度值分布的直方图，了解各灰度级出现的频率。 2. **分组**：将图像中的像素根据阈值划分为两个组，一组包含强度大于阈值的像素，另一组包含强度小于或等于阈值的像素。 3. **計算變異性**：分别计算两组像素的內部變異量（intra-class variance），即組内像素灰度值的分散程度。 4. **求解**：遍历0到255的所有可能阈值，不断更新組內變異量之和，直到找到使得組间變異量（inter-class variance）达到最大时的阈值。這個值就是Otsu閾值，它能最好地分割前景和背景。 在OpenCV中，使用`cv::threshold()`函數进行自適應閾值二值化时，需要设置`CV_THRESH_OTSU`标志来启用Otsu算法。函数参数如下： - `src`：输入图像，必须是单通道的，可以是8位整数或32位浮点数。 - `dst`：输出图像，大小和深度与输入图像相同。 - `thresh`：初始设定的阈值，但OpenCV会自动优化为Otsu值。 - `maxval`：二值化后的最大值，对于二值化而言通常为255。 - `type`：二值化类型，如`THRESH_BINARY`（二值化）、`THRESH_BINARY_INV`（反向二值化）等，结合`CV_THRESH_OTSU`时，应指定为`THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU`。 通过Otsu算法，程序可以根据图像特性动态确定最佳阈值，这对于处理复杂光照条件、对比度变化或噪声较多的图像特别有用，能够提升二值化结果的稳定性和准确性。在实际应用中，这种自适应处理方法广泛用于目标检测、边缘检测、图像分割等领域。