void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst,
double maxValue, int adaptiveMethod,
int thresholdType, int blockSize, double C );
参数说明
参数1：InputArray类型的src，输入图像，填单通道，单8位浮点类型Mat即可。
参数2：函数运算后的结果存放在这。即为输出图像（与输入图像同样的尺寸和类型）。
参数3：预设满足条件的最大值。
参数4：指定自适应阈值算法。可选择ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C两种。（具体见下面的解释）。
参数5：指定阈值类型。可选择THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV两种。（即二进制阈值或反二进制阈值）。
参数6：表示邻域块大小，用来计算区域阈值，一般选择为3、5、7......等。
参数7：参数C表示与算法有关的参数，它是一个从均值或加权均值提取的常数，可以是负数。（具体见下面的解释）。
自适应阈值化计算大概过程是为每一个象素点单独计算的阈值，即每个像素点的阈值都是不同的，就是将该像素点周围B*B区域内的像素加权平均，然后减去一个常数C，从而得到该点的阈值。B由参数6指定，常数C由参数7指定。参数4中：
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，为局部邻域块的平均值。该算法是先求出块中的均值，再减去常数C。
ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ，为局部邻域块的高斯加权和。该算法是在区域中（x，y）周围的像素根据高斯函数按照他们离中心点的距离进行加权计算， 再减去常数C。
举个例子：如果使用平均值方法，平均值mean为190，差值delta（即常数C）为30。那么灰度小于160的像素为0，大于等于160的像素为255。如下图：
如果是反向二值化，如下图：
delta（常数C）选择负值也是可以的。
代码
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
//------------【1】读取源图像并检查图像是否读取成功------------
Mat srcImage = imread("D:\\OutPutResult\\ImageTest\\build.jpg");
if (!srcImage.data)
{
cout << "读取图片错误，请重新输入正确路径！\n";
system("pause");
return -1;
}
imshow("【源图像】", srcImage);
//------------【2】灰度转换------------
Mat srcGray;
cvtColor(srcImage, srcGray, CV_RGB2GRAY);
imshow("【灰度图】", srcGray);
//------------【3】初始化相关变量---------------
Mat dstImage; //初始化自适应阈值参数
const int maxVal = 255;
int blockSize = 3; //取值3、5、7....等
int constValue = 10;
int adaptiveMethod = 0;
int thresholdType = 1;
/*
自适应阈值算法
0:ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C
1:ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
--------------------------------------
阈值类型
0:THRESH_BINARY
1:THRESH_BINARY_INV
*/
//---------------【4】图像自适应阈值操作-------------------------
adaptiveThreshold(srcGray, dstImage, maxVal, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, constValue);
imshow("【自适应阈值】", dstImage);
waitKey(0);
return 0;
}
2 https://blog.csdn.net/kk55guang2/article/details/78475414
橡皮加硬币 这篇博客关于分块阈值的思路阐述的很清晰
3 https://blog.csdn.net/u013162930/article/details/47755363 文本
4 https://blog.csdn.net/weixin_42142612/article/details/80543758 源码修改
