[OpenCV][Python]局部二值化（Local Thresholding）

局部二值化（Local Thresholding）是一種影像處理技術，用來根據局部區域的像素值動態地將影像轉換為二值影像。這在處理光照不均勻的影像時特別有用。

與常見的兩種二值化(Otsu's與固定閥值)方法做比較。

實現局部二值化的範例：

import cv2
import numpy as np

# 讀取灰階影像
image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用高斯濾波來去除噪聲
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 使用局部二值化 (Adaptive Thresholding)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(
    blurred, 
    255, 
    cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, 
    cv2.THRESH_BINARY, 
    11, 
    2
)

# 顯示結果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Adaptive Threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

說明

cv2.adaptiveThreshold :

blurred: 需要進行二值化的影像。

255: 二值化後白色部分的值。

AdaptiveMethod決定如何計算閾值：

• cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：閾值是鄰近區域的平均值減去常數C。
• cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：閾值是鄰域值的高斯加權和減去常數C。

11: 決定鄰域區域的大小

2是從鄰域像素的平均值或加權和中減去的常數

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參考文獻