阈值

阈值是将像素强度分类为离散类别的边界值。最常见的应用是二值化，将每个灰度像素与阈值比较后分配为白色或黑色。阈值处理在 OCR 预处理、目标检测和医学图像分析中不可或缺。

常见的阈值确定方法：

• 固定阈值：手动指定的值，在受控光照条件下有效
• 大津法：最大化直方图中类间方差以自动找到最优分割点
• 自适应阈值：为图像子区域计算局部阈值，处理不均匀光照
• 三角法：利用直方图峰值到端点连线的最大距离，适用于单峰分布

OpenCV 示例：

• cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) - 固定值 127
• cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) - 大津法自动
• cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

使用高斯模糊和直方图均衡化进行预处理可显著提高阈值处理的精度。多级阈值将图像划分为三个或更多区域，适用于复杂场景。