Python 图像局部阈值二值化处理教程
1. 整体流程
在进行 Python 图像局部阈值二值化处理时，通常会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 读取原始图像 |
| 2 | 灰度化处理 |
| 3 | 应用局部阈值二值化处理 |
| 4 | 显示处理后的图像 |
2. 操作指南
步骤1：读取原始图像
import cv2
# 读取原始图像
image = cv2.imread('input.jpg')
这段代码通过 OpenCV 库读取名为 'input.jpg' 的原始图像，将其存储在变量 image 中。
步骤2：灰度化处理
# 将彩色图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
这段代码利用 cv2.cvtColor() 方法将彩色原始图像转换为灰度图像。
步骤3：应用局部阈值二值化处理
# 应用局部阈值二值化处理
threshold_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
这段代码使用 cv2.adaptiveThreshold() 方法对灰度图像进行局部阈值二值化处理，其中参数的含义分别为：灰度图像、最大像素值、阈值计算方法、二值化类型、邻域大小、常数。
步骤4：显示处理后的图像
# 显示处理后的图像
cv2.imshow('Threshold Image', threshold_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这段代码利用 cv2.imshow() 方法显示处理后的图像，cv2.waitKey() 等待用户输入任意键，cv2.destroyAllWindows() 关闭所有窗口。
3. 序列图
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习 Python 图像局部阈值二值化处理
开发者->>小白: 指导整体流程及操作指南
小白->>开发者: 实践操作
开发者->>小白: 纠正错误并指导优化
小白->>开发者: 完成操作并感谢
4. 旅行图
journey
title 开发者指导小白实现 Python 图像局部阈值二值化处理
section 学习准备
开发者准备教学资料
小白准备电脑及环境
section 操作指南
开发者指导小白进行读取原始图像操作
开发者指导小白进行灰度化处理
开发者指导小白应用局部阈值二值化处理
开发者指导小白显示处理后的图像
section 实践操作
小白按照指导操作
开发者实时纠正错误并指导优化
section 完成与反馈
小白完成操作并感谢开发者
通过以上教程，小白能够学会如何使用 Python 对图像进行局部阈值二值化处理。希望这篇文章对你有所帮助！如果有任何疑问，欢迎随时向我提出。祝学习顺利！
