什么是自适应阈值处理？图像处理中的自适应阈值处理
💡
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
自适应阈值处理是一种图像处理技术，通过局部像素强度将灰度图像转为二值图像，适应光照变化。它计算小区域的局部阈值，有效分离前景与背景，广泛应用于OCR、人脸检测和医学成像等领域。
🎯
关键要点
- 自适应阈值处理是一种图像处理技术，将灰度图像转为二值图像。
- 该技术根据局部像素强度计算不同的阈值，适应光照变化。
- 自适应阈值处理通过分割图像为小区域，为每个区域计算局部阈值。
- 该方法广泛应用于文档扫描、光学字符识别（OCR）和边缘检测等领域。
- 自适应阈值处理在提取重要元素方面起着关键作用。
- 主要的局部阈值计算方法有均值阈值法和高斯阈值处理。
- 自适应阈值处理能够处理光照不均的问题，确保更好的分割效果。
- 该技术提升了OCR等应用的识别准确率，适用于复杂图像。
- 自适应阈值处理在自动驾驶、医学成像等领域应用广泛，精度至关重要。
- 自适应阈值处理是现代计算机视觉的基石，解决了传统方法的局限性。
➡️
