参考文献：

OTSU阈值分割+孔洞填充+海陆分离_SwordKii的博客-CSDN博客

drawContours函数_普通网友的博客-CSDN博客_drawcontours

R329-opencv阈值分割算法——自适应阈值_Third Impact的博客-CSDN博客_opencv自适应阈值分割

分水岭算法的python实现及解析_进不去的博客-CSDN博客_python分水岭算法

分水岭算法的理解和应用_Evonne_H的博客-CSDN博客_分水岭算法详细介绍与应用

目录

OTSU大津算法（常用于海陆分割）

1.原理：

2.代码API

3.实现：

自适应阈值算法（复杂颜色地物提取例如打鱼船）

1.原理

2.代码API

3.实现

分水岭算法

寻找海陆分割二值化的阈值，通过统计学方法，常用来处理直方图中有俩个峰的图像，就如同海陆俩个颜色比较多的图片，找到方差最大的时候的灰度值

#获取二值图像轮廓

contours, hierarchy=cv.findContours( img, mode,  method);

contours：输出的轮廓，每一个轮廓用std::vector来存储；

hierarchy：输出的轮廓关系的存储；

img：二值图像；

mode：轮廓模式

cv.RETR_EXTERNAL：只有最外层轮廓；

cv.RETR_LIST  ： 检测所有的轮廓，但是轮廓之间都是单独的，没有父子关系；

cv.RETR_CCOMP ： 检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系；如果超过两个等级关系的，从顶层开始每两层分解成一个轮廓；

cv.RETR_TREE ： 检测所有轮廓，所有轮廓按照真实的情况建立等级关系，层数不限；

method：轮廓处理：

cv.CHAIN_APPROX_NONE ：不经过处理

cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩轮廓

cv.CHAIN_APPROX_TC89_L1：用Teh-Chin chain approximation algorithm的一种算法压缩轮廓；

cv.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：用Teh-Chin chain approximation algorithm的另一种算法压缩轮廓；

#画出二值图像轮廓

cv.drawContours( img, contours, contourIdx,color, thickness=1)

函数参数详解：

contours：输入的轮廓组，每一组轮廓由点vector构成，

contourIdx：int 指明画第几个轮廓，如果该参数为负值，则画全部轮廓，

color：轮廓的颜色，

thickness：轮廓的线宽，如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部，

#轮廓面积

area = cv.contourArea(contours[i])

#填充轮廓

cv.fillPoly(img,contours,color)

结果：

大津算法有利于海路分割，屏蔽海洋

对分割的小块进行二值化阈值处理，而不考虑整体图像，有利于处理光照不均匀的图像

dst = cv.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)

src：要处理的图像数据，为单通道灰度图像； maxValue：double类型，二值化后的最大值； adaptiveMethod：动态计算阈值的方法，有以下两种：

    cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：计算区域内的平均值减去C；     cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：计算区域内的高斯均值减去C；

thresholdType：二值化类型flags，在该函数中仅能使用cv.THRESH_BINARY和cv.THRESH_BINARY_INV两种 blockSize：动态化计算阈值时所使用的区域的大小，类似卷积时的卷积核大小，需要为奇数； C：计算区域内的均值后减去的常量，最后作为阈值；

1.