OpenCV中的自适应阈值算法通过动态计算局部区域的阈值，适用于光照不均或对比度低的图像。其核心思想是根据局部特征调整阈值，使用cv2.adaptiveThreshold函数实现。该算法能保留细节，但计算复杂度较高，适合用于文档处理、车牌识别和医学图像分析等场景。

本研究提出了一种新方法（FL）²，旨在解决联邦学习中客户端缺乏标记数据的问题。通过引入正则化和自适应阈值，显著提升了无标记客户端的训练效果，缩小了与集中学习的性能差距。