1. 扫描文档文字增强
行政人员背景
一份因光照不均导致阴影严重的合同扫描件，文字难以辨认。
问题
全局二值化会导致部分文字丢失，需要局部处理以保留所有文字细节。
如何使用
上传扫描件，选择“高斯”方法，设置块大小为 15，常数设为 5。
blockSize: 15, constant: 5, method: gaussian结果
阴影区域被有效消除，文字与背景对比度显著提升，文档变得清晰可读。
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Design
应用自适应阈值操作，为小区域计算阈值，适用于光照变化的图像
执行
填写表单、运行工具，并在同一页面查看结果。
等待运行
案例
相关内容
工具使用指南
图像自适应阈值工具通过为图像的局部小区域独立计算阈值，有效解决光照不均匀导致的二值化难题，帮助您从复杂背景中精准提取目标轮廓。
背景
一份因光照不均导致阴影严重的合同扫描件，文字难以辨认。
问题
全局二值化会导致部分文字丢失，需要局部处理以保留所有文字细节。
如何使用
上传扫描件，选择“高斯”方法，设置块大小为 15，常数设为 5。
blockSize: 15, constant: 5, method: gaussian结果
阴影区域被有效消除，文字与背景对比度显著提升，文档变得清晰可读。
背景
拍摄的金属零件表面存在反光和阴影，干扰了裂纹的识别。
问题
需要通过局部阈值化突出细微的裂纹轮廓。
如何使用
上传零件图片，选择“均值”方法，设置较小的块大小以捕捉细微特征。
blockSize: 7, constant: 2, method: mean结果
成功过滤掉反光干扰，裂纹轮廓在二值化图像中清晰呈现。
与全局阈值不同，自适应阈值会根据图像中每个像素周围的小区域计算阈值，从而适应光照变化。
块大小决定了局部区域的范围。较小的块适合细节丰富的图像，较大的块适合背景平滑的图像，必须输入奇数。
高斯方法通过加权平均计算阈值，通常能产生更平滑的边缘；均值方法则使用简单的算术平均，计算速度较快。
常数用于从计算出的平均值中减去，通过调整该值，可以微调二值化的灵敏度，去除背景噪声。
支持 JPEG、PNG、WebP、GIF、BMP 和 TIFF 格式的图片文件。