一、理论概述（转载自《OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化》）
局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小。不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。常用的局部自适应阈值有：1）局部邻域块的均值；2）局部邻域块的高斯加权和。
二、程序实现
1、关键函数
关键函数 CvInvoke.cvAdaptiveThreshold Method
函数功能：
Transforms grayscale image to binary image. Threshold calculated individually for each pixel. For the method CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C it is a mean of blockSize x blockSize pixel neighborhood, subtracted by param1. For the method CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C it is a weighted sum (gaussian) of blockSize x blockSize pixel neighborhood, subtracted by param1.
函数原型：
public static void cvAdaptiveThreshold(
IntPtr src,
IntPtr dst,
double maxValue,
ADAPTIVE_THRESHOLD_TYPE adaptiveType,
THRESH thresholdType,
int blockSize,
double param1
)
第一个参数src表示输入图像，必须为单通道灰度图。
第二个参数dst表示输出的边缘图像，为单通道黑白图。
第三个参数maxValue表示采用CV_THRESH_BINARY 和CV_THRESH_BINARY_INV门限类型的最大值。
第四个参数adaptiveType表示局部二值化阈值的取值方法，自适应阈值算法使用：CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，ADAPTIVE_THRESHOLD_TYPE枚举类型。
第五个参数thresholdType表示取阈值类型：必须是下者之一
CV_THRESH_BINARY,CV_THRESH_BINARY_INV
第六个参数block_size代表用来计算阈值的象素邻域大小，例如：3,5,7…
第七个参数表示均值或高斯加权平均值所需要减去的一个常数，类似一个人工干预的阈值调整。
对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，先求出块中的均值，再减掉param1。
对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ，先求出块中的加权和(gaussian)， 再减掉param1。
//局部二值化 Image<Gray, Byte> adaptivethreshimg = new Image<Gray, Byte>(graymi.width, graymi.height); CvInvoke.cvAdaptiveThreshold(grayimg, adaptivethreshimg, 255, Emgu.CV.CvEnum.ADAPTIVE_THRESHOLD_TYPE.CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Emgu.CV.CvEnum.THRESH.CV_THRESH_BINARY, 25, 5); pictureBox4.Image = adaptivethreshimg.ToBitmap();
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