魔杖adaptive_threshold()函数Python介绍

魔杖adaptive_threshold()函数是一个用于图像二值化处理的函数，主要作用是将一张灰度图像转换为黑白二值图像。该函数采用的是局部自适应阈值算法，在不同的区域内采用不同的阈值进行二值化处理。

函数参数

函数的参数如下所示：

cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst])

参数说明：

• src：输入的灰度图像，类型为单通道8位或32位浮点型。
• maxValue：输出二值图像中的最大值，通常为255。
• adaptiveMethod：自适应阈值算法的类型，有两种可供选择：
  • cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：采用平均值作为阈值。
  • cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：采用高斯加权平均值作为阈值。
• thresholdType：阈值类型，有两种可供选择：
  • cv2.THRESH_BINARY：超过阈值部分取maxValue，否则取0。
  • cv2.THRESH_BINARY_INV：超过阈值部分取0，否则取maxValue。
• blockSize：局部块的大小，必须是奇数。
• C：减去阈值的常数，防止阈值太小或太大而导致过度二值化。

函数返回值

该函数的返回值为输出的目标图像，通常为二值图像。

使用示例

下面是一个使用魔杖adaptive_threshold()函数进行图像二值化处理的示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg', 0)
dst = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

该示例代码中，首先使用cv2.imread()函数读取一张灰度图像，然后调用cv2.adaptiveThreshold()函数进行二值化处理。在本例子中，我们采用平均值作为阈值，局部块大小为11x11，减去阈值的常数为2。最后，使用cv2.imshow()函数显示输出的目标图像，并等待用户按下任意键退出程序。

注意事项

• 局部块的大小必须是奇数。
• 该函数仅适用于单通道的灰度图像，如果需要处理彩色图像，需要先将图像转换为灰度图像。
• 在不同的阈值和局部块大小的选择上，需要根据实际应用场景进行调整和测试。