图像二值化，就是把彩色（先转为灰色图）最终转为黑白两色图片的计算过程。
看似极其简单，但人们研究了几十年，却始终未达到至臻境界的问题。万幸的是，北京联高软件开发有限公司研究开发了最好的 图像二值化 和 彩色图转灰度图 算法，其效果是远超 OpenCV ，Matlab 这些学院派产品的。联高算法在 《原本专业级图片漂白软件》 软件中得以实现与应用。
本文简要介绍了 图像二值化的算法原理、分类及二十三种算法的目录，后续逐个发布C#源代码与计算效果。
图像处理的两个基础功能：图像二值化 和 彩色图转灰度图，是一切图像（视频）为核心的AI的基础。很多AI系统，未能取得良好的预期效果，其中的原因不是AI算法问题，也不是训练集的问题，而是图像二值化 和 彩色图转灰度图 造成的基础数据的问题。
彩色图一般以3或4个8位byte保存图像数据。灰度图以3个相同的byte值保存图像（很浪费！）。
每个byte，从0---255，因而灰度级别也就是256个级别。0--为黑色；255为白色。
二值图，理论上是0/1数据图。为了能够支持各种使用环境，一般以灰度图替代，就是0和255。
灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。
直方图均衡化可以使得图片看起来更清晰。 
很多二值化算法是基于灰度直方图进行的。人们一直在想尽办法从直方图中寻找最好的阈值。
阈的意思是界限，故阈值又叫临界值，是指一个数据的分界值。
按图像某一行的灰度值划分的阈值：
按灰度直方图的划分：
二值化的核心是寻找最佳的阈值，使得二值化之后出现期望的结果。
按阈值的使用范围，二值化算法分为 全局阈值算法 和 局部阈值算法 两种。
全局阈值算法 计算简单，速度快，但无法处理很多特殊的图片。
局部阈值算法 计算复杂，速度慢很多，但可以处理这些特殊的图片。
一般的图片，选择一个合适的阈值，并以该唯一的阈值进行计算，就可以达到效果。
局部阈值是指在一个窗口区内寻找合适的阈值，并对该区域进行计算。
局部阈值的计算往往设计均值平滑、高斯平滑等等更多的、速度比较慢的算法。
二值化的算法非常多，据不完全统计，多达200多种。本文选择其中的23种予以C#实现并逐步发布全部C#源程序，大家可自行选择其中适用以为。
https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128428405?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128428599?spm=1001.2014.3001.5502
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https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128667220?spm=1001.2014.3001.5501Yanowitz Bruckstein自适应算法是除了联高《原本2.0》算法之外效果最好的算法了。
即便算法如此之多，世界上可以购买、下载的所有相关图片处理软件、图片漂白软件，比如《全能。。王》《PictureCleaner。。。》《ImageMagic。。。》等等，其算法在联高《原本2.0》算法面前，都不过是一辈子混迹于山沟的孩子凑出来的玩具。
作者将逐步发布以上算法的源代码。
下一篇：C#，图像二值化（02）——用于图像二值化处理的一些基本图像处理函数之C#源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128425984
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我正在尝试在Ruby中复制Convert.ToBase64String()行为。这是我的C#代码:varsha1=newSHA1CryptoServiceProvider();varpasswordBytes=Encoding.UTF8.GetBytes("password");varpasswordHash=sha1.ComputeHash(passwordBytes);returnConvert.ToBase64String(passwordHash);//returns"W6ph5Mm5Pz8GgiULbPgzG37mj9g="当我在Ruby中尝试同样的事情时，我得到了相同sha
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