自适应阈值分割的源程序

资 源 简 介

自适应阈值分割的源程序

详 情 说 明

自适应阈值分割是一种根据图像局部区域特性动态调整阈值的二值化方法，相比全局阈值法能更好处理光照不均的场景。核心原理是对每个像素点考虑其邻域范围（如15×15像素块）计算局部阈值，通常采用以下两种策略：

均值自适应：以邻域灰度均值作为阈值基准 高斯加权：通过高斯核计算邻域加权平均值

实现时需要注意三个关键参数： 块大小（Block Size）：决定局部区域范围，需为奇数 常数偏移量（C）：从均值中减去的调节值，用于优化效果 阈值类型：如二进制阈值或反二进制阈值

典型应用场景包括文档扫描（去除阴影）、车牌识别等光照不稳定场景。该方法在OpenCV中可通过adaptiveThreshold函数直接调用，无需重复造轮子，但理解底层逻辑有助于参数调优。