调整自适应阈值参数背后的直觉

Question

在关注this guide 并使用adaptive thresholding 函数时，我对调整blocksize 和C 以找到理想值的直觉感到困惑。

在调整这些参数而不是完全随机的猜测和检查过程时应该采取什么方法？有没有更好的技术可以根据图像的颜色直方图来学习这些参数？

cv2.adaptiveThreshold(img, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)

Answer 1

应该选择块大小，以便块始终可以看到前景和背景。如果块太小，完全在前景或背景内部的块将看不到该区域的实际对比度，它只会看到噪点。因此，对于该块，阈值化结果不会分离背景和前景，而是单个相位内的噪声。

如果每个块都看到大量的两个阶段，阈值C 可以为零。

如果无法选择足够大的块大小，并且某些块只能看到背景，则可以将C 值设置得足够大，以使这些块仅产生背景。背景噪声标准差的两倍是一个很好的起始值。

同样，如果是前景相位较大，请将C 设置为负值，这样完全位于前景中的块只会产生前景。