本文介绍了OpenCV中图像二值化与去噪的常用方法，包括全局阈值法（固定阈值和Otsu法）和局部阈值法（自适应阈值）。去噪方法有均值滤波、高斯滤波和中值滤波。建议先进行去噪，再进行二值化，以提高处理效果。

本文使用数据科学工具将原始文本转化为关键特征，并使用阈值法或学习算法对其进行分类，以监控攻击性网络对话。通过评估62个分类器，从19个算法组中提取特征并分析准确性和执行时间。脏词列表是最有预测性的评价攻击性评论的方法。基于树的算法提供最透明易懂的规则和特征的预测贡献。