Python OpenCV图像二值化实战：全局、局部与自适应阈值

在Python与OpenCV结合的图像处理领域中，图像二值化是一个关键步骤，它将图像从灰度级别的连续数据转换为只有两个亮度级别（通常是0和255）的黑白图像，这对于很多计算机视觉任务，如边缘检测、字符识别、物体分割等非常有用。本文将介绍三种常见的图像二值化方法：全局阈值法、局部阈值法以及用户自定义阈值法。 1. **全局阈值法**： 全局阈值化是一种简单的二值化策略，通过设置一个固定的阈值来决定像素点是否变为黑色或白色。在提供的代码示例中，`cv.threshold()`函数被用来执行这一操作。输入是灰度化的图像，通过参数`cv.THRESH_BINARY`指定二值化类型（0或255），`cv.THRESH_TRIANGLE`用于三角形形态学操作（这里不做主要讨论）。程序首先获取灰度图像，然后设定一个阈值（0），将所有灰度值小于这个阈值的像素设为0，大于或等于阈值的像素设为255。 2. **局部阈值法**： 局部阈值法（如自适应阈值化）会根据每个像素周围像素的亮度变化动态调整阈值，确保在不同光照和噪声条件下也能得到较好的结果。这里使用的是`cv.adaptiveThreshold()`函数，采用高斯加权的方法（`cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`），通过`cv.THRESH_BINARY`进行二值化，参数`25`和`10`分别代表块大小（邻域大小）和C值（常数添加到每个像素值上），目的是更好地捕捉局部亮度变化。 3. **用户自定义阈值法**： 在某些情况下，可能需要根据图像特性设置一个特定的平均灰度值作为阈值。这段代码首先计算输入灰度图像的全局平均灰度值（`mean`），然后使用这个值作为阈值进行二值化。这种方法适用于图像中目标和背景有明显灰度差的情况，可以提高精确性。 图像二值化是通过Python OpenCV库实现的三个阶段：全局阈值处理、局部自适应阈值处理以及用户自定义阈值处理。每个方法都有其适用场景和优势，理解并灵活运用这些技术对于优化图像处理效果至关重要。实际应用时，应根据图像的具体特点和任务需求选择最合适的二值化策略。