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二維閾值分割通常用於彩色圖像，它考慮像素的顏色信息進行分割。在二維閾值中，我們不僅僅基於像素的亮度，還基於其在色彩空間中的位置（例如RGB或HSV）來設定閾值。

以下是一個簡單的二維閾值分割的例子，我們會使用RGB空間的兩個通道（例如R和G）進行二維閾值。這只是一個簡單的示例，實際的二維閾值可能需要更複雜的計算和策略。

自適應閾值分割會根據圖像的局部區域計算閾值。這在圖像的亮度或對比度不均勻時特別有用。OpenCV提供了adaptiveThreshold方法來實現自適應閾值分割。

以下是使用自適應閾值進行圖像分割的範例代碼及結果：

Otsu的方法是一種自動確定閾值的技術，它基於圖像的直方圖來計算。Otsu的方法會找到一個閾值，使得前景和背景的方差最大化。

以下是使用Otsu的方法進行圖像閾值分割的範例代碼及結果：

選擇一個固定的閾值，例如128，來進行二值化。

以下是使用固定閾值進行圖像閾值分割的範例代碼及結果：

圖像分割是圖像處理中的一個重要步驟，其目的是將圖像分割成有意義的區域。以下是一些常見的圖像分割方法：

基礎理論與應用舉例:

各向同性算子 (Isotropic Operator)

基礎理論: 各向同性算子是一種在圖像處理中使用的特殊算子，它在所有方向上都具有相同的響應。在邊緣檢測和特徵提取中，各向同性算子可以確保不同方向的邊緣或特徵被均勻地強化或檢測。

基礎理論: 形態學是一組基於圖像形狀的工具和操作，主要用於分析和處理二值圖像。這些操作依賴於一個結構元素（或稱為核），它是一個小的二值或灰度圖像，用於在輸入圖像上進行局部操作。

主要的二值形態學操作包括：

基礎理論: 小波變換是一種數學工具，用於將信號或圖像分解為不同的頻率組件，並研究每個組件的分辨率。與傳統的傅立葉變換不同，小波變換具有可變的窗口大小，允許它在多種尺度上同時捕獲信號的高頻和低頻信息。

小波變換特別適用於圖像壓縮和降噪。其主要優點是能夠提供空間和頻率的聯合表示，這在圖像處理中是非常有用的。

SUSAN (Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 邊緣檢測

基礎理論: SUSAN邊緣檢測是一種基於局部亮度比較的邊緣和角點檢測方法。SUSAN方法的核心思想是使用一個圓形鄰域和一個核心像素來比較該鄰域內的像素值。該方法使用一個以核心像素為中心的圓形鄰域，並計算該鄰域內所有像素與核心像素亮度差小於某個閾值的像素的數量。

Perwitt鏈式 (Perwitt Chained)

基礎理論: Perwitt算子是一種簡單的邊緣檢測算子，用於計算圖像的空間梯度以識別邊緣。通常，Perwitt算子在水平和垂直方向上分別計算梯度。"鏈式"可能意味著將這些梯度結合成一個單一的梯度幅度。