树莓派python环境下opencv数码管识别中提高图像识别率的方法

使用环境(蓝色粗体字为特别注意内容)
1、软件环境：ubuntu-pi、python3、opencv3
2、硬件环境：树莓派3B+

在使用opencv识别数码管中的数字的时候，发现识别精度比较低，容易把4识别成9，怀疑是数码管中格子的问题,于是，将捕获到的图片显示出来发现图片中由于受到数码管发光影响，数码管中的格子比较明显，从而造成了误识别，想到使用opevcv的二值化处理方式，将捕获到的图片先进行二值化，然后再进行字符分割，从而大大提高识别成功率。

二值化之后，得到下面的结果：

效果非常不错，识别精度大大提高。

下面贴一下python opencv二值化代码

# 大津法二值化

retval, gray_img = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_OTSU);