在图像处理领域中，二值化是一种将灰度图像转换为黑白图像的技术。它对于许多应用至关重要，如文档扫描、医学成像和机器视觉等。接下来，让我们一起探索几种常见的二值化方法吧！ImageContext: 👀
1. 全局阈值法 🌍
全局阈值法是最基础的一种方法。通过设定一个固定的阈值，所有像素点的灰度值高于该阈值的都被设为白色，低于该阈值的则被设为黑色。这种方法简单快捷，但可能无法适应不同区域光照条件的变化。
2. 自适应阈值法 🌟
自适应阈值法则更为智能，它可以针对图像的不同区域设置不同的阈值。这样一来，即使面对光照变化较大的图像，也能获得较好的二值化效果。不过，这种方法计算复杂度较高。
3. Otsu算法 🎯
Otsu算法是一种基于类间方差最大化的自动阈值选择方法。它能够自动确定最优阈值，实现图像的最佳分割。尽管计算成本相对较高，但在很多情况下能提供出色的二值化结果。
以上就是一些常用的图像二值化方法。希望对大家有所帮助！