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C# 基于OpenCv的视觉工作流-章5-自动二值化

本章目标：
一、自动二值化；

二值化的分割阈值是固定值，整图所有像素值与分割阈值进行比较判断；而自动二值化的分割阈值是局部计算所得，计算方法是取局部区域的所有像素值，求出阈值（平均值、加全和*高斯权重）。

一、图像二值化；
OpenCv自动二值化可如下使用：
Cv2.AdaptiveThreshold(image,matDst,maxVal,AdaptiveThresholdTypes.MeanC,
ThresholdTypes.Binary, blockSize, cVal);
其中：参数1，image为输入图像；
参数2，为输出图像；
参数3，为最大值；
参数4，为计算阈值类型；
参数5，为二值化类型；
参数6，为局部邻域大小；
参数7，为阈值修正常数，分割阈值等于求出的阈值减去这个常数（正常数、负常数）；

说明：像素值范围0-255，自动二值化处理后的图像，只有两种值（0或参数3值）；

效果如图：
与章4二值化相比，自动二值化能保留更多的局部细节

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对应系列文章“C# 基于Halcon的视觉工作流”，欢迎前往阅读。

上述内容需要一定的技术功底，本章至此已结束，欢迎阅读下章，谢谢！