🌟 图像处理之常见二值化方法汇总 🌟

在数字图像处理中，二值化是一个重要的步骤，它能将灰度图像转换为黑白图像，从而简化图像分析和处理的过程。下面，让我们一起探索几种常见的二值化方法吧！🌈

🌈 全局阈值法 🌈

这是最简单的二值化技术之一。通过选择一个全局阈值，所有像素点的灰度值大于该阈值的都被设置为白色（255），小于或等于该阈值的则被设置为黑色（0）。这种方法适用于背景和前景有明显对比度的图像。

🌈 自适应阈值法 🌈

与全局阈值不同，自适应阈值法会针对每个像素周围的局部区域计算阈值。这样可以更好地处理光照不均的情况，使得图像的二值化更加精确。💡

🌈 Otsu算法 🌈

这是一种基于直方图的全局阈值选择方法。Otsu算法自动找到最佳阈值，将图像分为前景和背景，以最小化两类之间的类间方差。这种方法特别适合于那些需要自动化处理大量图像的情况。📊

掌握这些基本的二值化技术，可以帮助你更有效地进行图像预处理，进而提高后续图像分析任务的准确性和效率。🚀

图像处理 二值化 技术分享

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