一、引言

在《OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例》介绍了threshold 函数，但threshold 的图像阈值处理对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。

图像阈值化操作中，我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域，仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的，所以通常情况下图片中不同区域的阈值是不一样的。这样就需要一种方法根据图像不同区域亮度或灰度分布，计算其局部阈值来进行阈值处理。这种方法就是自适应阈值化图像处理，实际上这可以称为局部阈值法，在OpenCV中的adaptiveThreshold就是这种方法。

二、adaptiveThreshold语法介绍

调用语法：
adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None)

说明：

src：源图像，必须是8位的灰度图
dst：处理后的目标图像，大小和类型与源图像相同
maxValue：用于指定满足条件的像素设定的灰度值
adaptiveMethod：使用的自适应阈值算法，有2种类型ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C算法（局部邻域块均值）或ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C（局部邻域块高斯加权和），ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C的计算方法是计算出邻域的平均值再减去第六个参数C的值，ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C的计算方法是计算出邻域的高斯均匀值再减去第六个参数C的值。处理边界时使用BORDER_REPLICATE | BORDER_ISOLATED模式
thresholdType：阈值类型，只能是THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV二者之一，具体参考上面“图像阈值处理”的表格
blockSize：表示邻域块大小，用来计算区域阈值，一般选择3、5、7……
C：表示常数，它是一个从均匀或加权均值提取的常数，通常为正数，但也可以是负数或零
返回值：处理后的图像

三、补充说明

亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小
在灰度图像中，灰度值变化明显的区域往往是物体的轮廓，所以将图像分成一小块一小块的去计算阈值往往会得出图像的轮廓。因此函数adaptiveThreshold除了将灰度图像二值化，也可以进行边缘提取
之所以能进行边缘提取，是因为当block很小时，如block_size=3 or 5 or 7时，“自适应”的程度很高，即容易出现block里面的像素值都差不多，这样便无法二值化，而只能在边缘等梯度大的地方实现二值化，结果显得它是边缘提取函数
当把blockSize设为比较大的值时，如blockSize=21 or 31 or 41时，adaptiveThreshold便是二值化函数
blockSize必须为大于1的奇数（原理老猿还没弄清楚），
如果使用平均值方法，平均值mean为180，差值delta为10，maxValue设为255。那么灰度小于170的像素为0，大于等于170的像素为255，如果是反向二值化，灰度小于170的像素为255，大于等于170的像素为0

四、案例

import cv2  

img = cv2.imread(r'F:\screenpic\1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  
newImg = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 3, 5)  
cv2.imshow('img',img)  
cv2.imshow('newImg',newImg)  
cv2.waitKey(60000)

运行效果：
源图：

Python-OpenCV获取图像轮廓的图像处理方法

下面是分别设置不同blockSize的结果图，左图块大小blockSize为31，右图blockSize为3：

Python-OpenCV获取图像轮廓的图像处理方法

可以看到blockSize小时，轮廓识别效果明显，而大时，就是一个二值化图像。

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