如何使用Python OpenCV执行自适应均值和高斯阈值处理图像

自适应阈值处理 是一种阈值处理技术。还有其他类型的阈值处理技术，例如使用全局阈值值的简单阈值处理技术。但是，在不同区域具有不同照明条件的图像中使用全局阈值值并不是一个好主意。

自适应阈值处理 计算图像中一个小区域的阈值值。因此，我们在图像中有不同的阈值值，可以与简单阈值处理技术相比，得到更好的结果。

有三个特殊参数： adaptive_method、 block_size 和 const 。请参见下面给定的语法。

语法

cv2.adaptiveThreshold(img, max_val, adaptive_method, thresh_type, block_size, const)

参数

• img -输入灰度图像。它是一个numpy.ndarray。

• max_valu -要分配给像素的最大值。

• adaptive_method -它决定如何计算阈值值。有两种不同的自适应阈值化方法-

  • cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C - 在该方法中，阈值值是相邻区域的平均值。

  • cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIA