由於用opencv自帶的函式adaptivethreshold()在光照不均勻的影象中進行二值化時，效果不佳，之後看了derek bradley和gerhard roth於2023年寫的《adaptive thresholding using the integral image》，方法簡單實現簡便且速度較快，本文基於opencv用程式實現了它。其核心思想可以由下面兩張圖概括，先得到影象中
各處的畫素值（影象為單通道），如圖1左。之後得到每個點的左上方所有點的畫素值之和（包括該點）並可用乙個二維陣列暫時儲存，如圖一右所示，例如，第二行第二列中9=4+0+4+1，第二行第三列中12=4+1+2+4+1。一般地，所謂二值化就是給定乙個閾值，當影象中某一點的畫素值大於閾值時令它的畫素為255(0)，畫素值小於閾值時為0（255）。而所謂區域二值化，就是把劃分為若干的區域，每個區域有各自的閾值，再分別判定。
圖1
如圖2所示，我們要判定區域d時，就可以利用圖1右的表，設p（x，y）為點(x,y)的畫素值(已轉換為圖一右的值)，對於區域d有，p(d)=p（x2，y2）-p(x2,y1)-p(x1,y2)+p(x1,y1)，得到區域d的總閾值，再除以區域d的畫素點個數得到平均閾值p=p（d）/n,對於區域中心點（i，j）若p（i，j)>p,則重寫點（i,j）的畫素為255（0），反之為0（255）。
圖2實現的**如下：
[cpp]view plain
copy
print?
void adaptivethereshold(mat src,mat dst)
for(int i=0;i
} for(int i=0;i
} for (int i = 0 ; i
delete argv;
}
void adaptivethereshold(mat src,mat dst) }
for(int i=0;i=w)
x2=w-1;
if(y1<0)
y1=0;
if(y2>=h)
y2=h-1;
count=(x2-x1)*(y2-y1);
sum=argv[y2][x2]-argv[y1][x2]-argv[y2][x1]+argv[y1][x1];
if((long long)(dst.at(j,i)*count)
dst.at(j,i)=0;
else
dst.at(j,i)=255;
} }for (int i = 0 ; i < dst.rows; ++i)
delete argv;
}
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