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本文实例演示C#语言中如何使用OpenCv（OpenCVSharp）对图像进行局部二值化处理。
目录
图像二值化原理
局部二值化
自适应阈值
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在计算机中用一般用 M x N 的矩阵来表示一幅尺寸大小为 M x N 的数字图像，矩阵元素的值就是该图像对应位置上的像素值。 对于计算机本地磁盘中的彩色图像，单机鼠标右键，选择“属性”，可以看到一幅图像的基本信息。 1、灰度图: 灰度图是每个像素只有一
1. 学习目标 理解图像的分类，不同类型的图像的区别； 对图像进行二值化处理，对【 cv.threshold 】函数的理解。 2. 图像分类 2.1 不同类型图像说明 按照颜色对图像进行分类，可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。 二值图像： 只有黑色和白色两种颜色的图像。 每个像素
threshold()将固定阈值应用于多通道图像阵列，通常用于从灰度图像中获得二值图像或用于去除噪声，即滤除值过小或过大的像素。该函数支持几种类型的阈值设置，它们由类型参数决定。 src：输入数组（多通道，8位或32位浮点数） dst：输出数组（与src的尺寸、类型、通道数相
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二值化核心思想，设阈值，大于阈值的为0（黑色）或 255（白色），使图像称为黑白图。 阈值可固定，也可以自适应阈值。 自适应阈值一般为一点像素与这点为中序的区域像素平均值或者高斯分布加权和的比较，其中可以设置一个差值也可以不设置。 图像的阈值化旨在提取
![[2] 图像处理之----二值化处理](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/453233-1.png)
简单阈值是选取一个全局阈值，然后把整幅图像分成非黑即白的二值图像，灰度值大于阈值就赋为255反之为0。 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINAR) 返回值一： 阈值，（Otsu‘s二值化会用到） 返回值二： 处理以后的图像 参数一: 初始图像 参数二：我们自己设定的阈
Q: MATLAB如何将图片进行 二值化 ，并将 二值化后图片 中的 黑色变成白色 ， 原本的白色保持不变，黑白之间的黑色轮廓保持不变。 A: 使用 MATLAB 中的 imbinarize 函数 进行图片二值化。将指定阈值以下的像素值设为 0，其他像素值设为 1。 然后可以使用逻辑取反运算符 ~ （波浪线
【写在前面】刚入门小菜鸟，记录一下口罩识别学习过程。参考文件和网址会在文末注明。有错误欢迎指出，也欢迎进行补充~ 原理图如下，二值化对应为红框里的部分 使用的二值化方法是 手动指定一个 阈值 ，通过阈值来进行二值化处理 。（还有一种方法是一个自适应阈值
