OpenCV自适应阈值：改善图像分割的方法

图像分割是图像处理中的重要任务，它将图像分成不同的区域，以便更好地分析和处理。在图像分割过程中，阈值化是一种常用的方法，它将图像像素分为两个类别：背景和前景。然而，传统的全局阈值化方法往往对光照变化和噪声敏感，导致分割结果不理想。为了解决这个问题，OpenCV提供了自适应阈值化算法，它基于局部像素的统计特性来确定阈值，从而改善图像分割的效果。

自适应阈值化算法的核心思想是根据图像局部区域的像素值分布来确定每个像素的阈值。对于每个像素，算法会计算其邻域的像素均值或高斯加权平均值，并根据得到的阈值将像素分类为背景或前景。这种方法可以有效地应对光照变化和噪声的影响，提高图像分割的准确性。

下面是一个使用OpenCV进行自适应阈值化的示例代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg',</