# Adaptive_Thresholding

**Repository Path**: hephec321/adaptive_-thresholding

## Basic Information

- **Project Name**: Adaptive_Thresholding
- **Description**: # 自适应阈值算法 (Adaptive Thresholding) 演示

这是一个交互式 Web 演示，旨在通俗易懂地解释自适应阈值算法的原理、问题以及解决方案（积分图）。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-01
- **Last Updated**: 2025-12-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 自适应阈值算法 (Adaptive Thresholding) 演示

这是一个交互式 Web 演示，旨在通俗易懂地解释自适应阈值算法的原理、问题以及解决方案（积分图）。

## 核心内容

1.  **核心思想**：对比全局阈值和自适应阈值。
2.  **为什么需要**：展示光照不均时全局阈值的失效。
3.  **原理**：滑窗机制（小侦探）。
4.  **性能问题**：暴力计算的巨大开销。
5.  **解决方案**：积分图（Integral Image）的概念。
6.  **快速计算**：利用积分图进行 O(1) 复杂度的区域求和。
7.  **完整流程**：算法的实际执行步骤演示。

## 技术栈

*   React
*   Vite
*   Tailwind CSS
*   Framer Motion (动画)
*   HTML5 Canvas (图像处理演示)

## 如何运行

1.  安装依赖：
    ```bash
    npm install
    ```

2.  启动开发服务器：
    ```bash
    npm run dev
    ```

3.  在浏览器中打开显示的地址（通常是 `http://localhost:5173`）。

## 算法讲解摘要

*   **自适应阈值**：不搞“一刀切”，让每个像素跟周围邻居比。
*   **积分图**：一个辅助表，每个点存储从左上角到该点的矩形区域像素和。
*   **加速公式**：`Sum = D - B - C + A`。