OpenCV与Halcon中的图像自适应阈值
在这篇文章中，你会了解到关于什么是自适应阈值，并且如何对图像使用自适应阈值。这篇文章中，除了介绍OpenCV中经典的 cv2.adaptiveThreshold函数，还有我根据halcon中的 local_threshold函数实现的自适应阈值方法。
在普通的二值化阈值算法中，是对图片中所有的像素都应用同样的一个阈值，大津算法(Otsu)也是如此，只不过这个算法自动计算了一个能让图片尽量分为两个部分的阈值，总之，都是全局阈值(global threshold)。但在实际需求中，由于光线明暗的变化，阴影等等，仅仅是 全局阈值，可能并没有办法得到我们想要的结果。
这个时候，先不要急于使用深度学习分割方法（实例分割或者语义分割），你应该先试试 自适应阈值的方法。
自适应阈值，顾名思义，自适应阈值就是通过每个像素相邻的像素，来计算出这个像素位置的阈值，每一个像素的阈值，都是 私人定制！
现在我们通过一张图片来观察一下全局二值化和私人定制自适应阈值处理一张图片的效果。
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Original: https://blog.csdn.net/xss20072754/article/details/124383393
Author: imagegeek
Title: 图像自适应阈值
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