自适应二值化公式
自适应二值化是一种图像处理技术，用于将灰度图像转换为二值图像。根据所使用的具体算法，自适应二值化的公式可能会有所不同。以下是两种常见的自适应二值化算法的公式：
1. 平均值法（CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C）：
\(T(x, y) = \text{mean} - C\)
其中，\(T(x, y)\) 是像素点 (x, y) 处的阈值，\(\text{mean}\) 是像素点 (x, y) 所在区域内的平均灰度值，C 是预设的常数参数。
2. 高斯加权法（CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C）：
\(T(x, y) = \text{max} - D\)
其中，\(T(x, y)\) 是像素点 (x, y) 处的阈值，\(\text{max}\) 是像素点 (x, y) 所在区域内的最大灰度值，D 是预设的常数参数。
正则化参数的自适应估计在实际应用中，需要根据具体的图像特性和需求选择合适的自适应二值化算法和参数。

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