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read_image (Image, 'printer_chip/printer_chip_01')

* 一、直接阈值分割(最常用)

*threshold (Image, Region, 100, 255)

*二、值化阈值分割 

* 应用场景：自动阈值计算，分割出前景和背景
*'max_separability' 速度快，不抗干扰
* 'dark' 提取暗部 light提取亮部
*UsedThreshold 自动算出的阈值
*binary_threshold (Image, Region, 'max_separability', 'light', UsedThreshold)

*三、动态阈值分割(常用)

*适用场景: 成像不一致，暗一块、亮一块
*3.1 均值滤波
*9, 9：表示均值滤波的邻域大小（窗口大小）为9×9像素。这意味着在计算每个像素点的平均灰度值时，会考虑其周围8×8（共81个）相邻像素的灰度值。
*mean_image (Image, ImageMean, 50, 50)
* Image 原图
* ImageMean 均值滤波后的图
* RegionDynThresh 输出的分割区域
* 5 : 阈值   
* 'light '分割模式  (原图灰度值-均值滤波图灰度值) > 阈值:light  (原图灰度值-均值滤波图灰度值) < -阈值:dark 
*   >阈值 或 <-阈值 'not_equal'   (-阈值，阈值) equal
*dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 5, 'light')

*四、动态均方差阈值分割

* 均值滤波，多了标准差和因子的输入参数
*15,15 滤波核  15X15的均值计算
*var_threshold (Image, Region, 100, 100, 0.2, 2, 'light')

*五、灰度直方图阈值分割

* 优势：自动化分割、分割出多个区域
*高斯系数: 越大 分割出区域种类越少
*auto_threshold (Image, Regions, 2)

*六、快速阈值分割

*20 : minSize 越大 速度越快 Value range: 2 ≤ MinSize ≤ 200 (lin)
fast_threshold (Image, Region, 128, 255,20)