OpenCV3, 二值化图像

本内容重点阐述如何实现个性化的二值化处理功能，并介绍OpenCV库中用于完成该任务的二值化函数adaptiveThreshold与threshold，同时指出除上述函数外，还存在其他多种方法可用于实现相同的目标。

1 OpenCV二值化函数

OpenCV中包含用于完成图像二值化的全局固定阈值与局部自适应阈值相关函数。
全局二值化方法通过为每张图像计算一个统一的阈值来实现分割，当像素的灰度值超过该阈值时，将其归类为背景，反之则判定为前景。
局部二值化方法则基于每个像素周围区域的信息，逐个计算对应的阈值。部分算法还会在整个图像范围内生成一个阈值分布面，若某像素(x,y)的灰度值高于该点对应的阈值面数值，则将其识别为背景，否则视为前景字符。

1.1 局部自适应阈值函数说明

C++:

void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)

C:

void cvAdaptiveThreshold(const CvArr*