OpenCV中图像的自适应处理、Otsu方法讲解与实战（附Python源码）

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一、自适应处理

很多时候图像色彩是不均衡的，如果只使用一种阈值处理类型，就无法得到清晰有效的结果

下面使用五种常用的阈值处理类型对色彩不均衡的图像进行处理

代码如下

import cv2

image = cv2.imread("4.27.png") # 读取4.27.png
image_Gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将4.27.png转换为灰度图像
t1, dst1 = cv2.threshold(image_Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化阈值处理
t2, dst2 = cv2.threshold(image_Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理
t3, dst3 = cv2.threshold(image_Gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) # 低于阈值零处理
t4, dst4 = cv2.threshold(image_Gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) # 超出阈值零处理
t5, dst5 = cv2.threshold(image_Gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) # 截断处理
# 分别显示经过5种阈值类型处理后的图像
cv2.imshow("BINARY", d