opencv二值化adaptivethreshold函数
在OpenCV中，adaptiveThreshold函数是一种二值化方法，它对图像的每个像素进行阈值处理，以产生黑白图像。与全局阈值方法不同，自适应阈值方法会根据图像的局部环境为每个像素计算阈值。
以下是adaptiveThreshold函数的基本用法：
pythoncv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)
adaptive
参数解释：
1.src: 输入图像，应该是灰度图。
2.maxValue: 用于替换阈值化后的像素的最大值。
3.adaptiveMethod: 指定自适应阈值化算法，可以选择cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C或cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C。cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C使用像
素邻域的平均值作为阈值，而cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C使用像素邻域的高斯加权平均值作为阈值。
4.thresholdType: 阈值的类型，可以选择cv2.THRESH_BINARY, cv2.THRESH_BINARY_INV, cv2.THRESH_TRUNC, cv2.THRESH_TOZERO或cv2.THRESH_TOZERO_INV。
5.blockSize: 在计算阈值时使用的邻域的大小。必须是大于1的奇数。
6.C: 用于调整阈值的常数。
以下是一个使用adaptiveThreshold函数的示例：
pythonimport cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用自适应阈值化进行二值化处理
ret, thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# 显示二值化图像
cv2.imshow('Adaptive Threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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