🎨十三种基于直方图的图像全局二值化算法原理、实现、代码及效果✨

在图像处理的世界里，二值化是让黑白分明的关键步骤之一。今天就来聊聊十三种基于直方图的全局二值化算法，它们就像魔法公式一样，能将一幅灰度图转换为清晰的二值图！🌟

首先登场的是经典的Otsu算法，它通过寻找最佳阈值分割图像，堪称“自动分割之王”。接着还有OTSU改进版、双峰法、迭代法等，每一种都有独特的数学模型和应用场景。比如双峰法，它假设图像有两个主要灰度峰值，非常适合处理背景与目标对比明显的图片。而迭代法则通过反复试探找到最优解，适合复杂场景。💡

实现这些算法并不难，Python中的OpenCV库提供了强大的支持。只需几行代码，就能完成从加载图像到输出结果的全过程。例如，使用OTSU方法只需要一句`_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)`即可搞定。🎉

最终效果如何？试试吧！无论是文字扫描还是医学影像分析，这些算法都能带来惊喜。快来动手实践，探索属于你的图像魔法！💫