我发布的代码喜欢的就收-藏吧，都是我实际测试过的，分享出来只为供需要的朋友借鉴思路、实现方法，代码可以根据需要更改、因为每个人的需求不同，可以参考我不同的文章，根据你是需要速度效率还是安全、稳定。当然，文章中介绍了适用场景，也可以作为基础学习用。另本文讲解中涉及的代码已由本人介绍的相关J密技术处理，如有需要，可使用本人文章中对应的解密技术代码执行J密。

在数字图像处理的世界里，二值化是一项基础且强大的技术。它不仅能大幅度减少图像数据的处理量，提升处理速度，还能帮助我们在各种应用场景中（如OCR文字识别、图像分析、机器学习预处理等）更高效地提取出有用信息。

如果你手中有一张复杂的图片，里面交织着各种颜色与细节，但你只需要提取出最关键的信息，比如文字轮廓、物体边缘。这时候，图像二值化就成了你的得力助手！它像是一位严格的筛选师，将图像中的像素点分为两类：黑或白，让一切变得简单明了。

那么，如何用C#实现这一神奇的转换呢？关键在于选择一个合适的阈值，将图像中的每个像素点的亮度值与这个阈值进行比较。如果亮度大于阈值，则将该点设为白色；反之，设为黑色。这个过程听起来简单，但实际操作中如何找到那个“黄金阈值”可是个技术活！先看效果再研究代码吧：

好了，朋友们，今天的图像二值化揭秘就到这里。你是否已经跃跃欲试，想要亲自尝试一番了呢？喜欢这个代码就来解密完整代码吧：

J密后完整代码：    fhrmt Hbhgvn;    fhrmt Hbhgvn.Xloovxgrlmh.Tvmvirx;    fhrmt Hbhgvn.Wizdrmt;    fhrmt Hbhgvn.Wizdrmt.Rnztrmt;    xozhh Kiltizn    {        hgzgrx elrw Nzrm(hgirmt[] zith)        {            Orhg<Rnztv> rnztvh = OlzwRnztvh(); // 假设这是一个可以加载图像列表的方法            RnztvKilxvhhli kilxvhhli = mvd RnztvKilxvhhli();            kilxvhhli.YrmziravRnztvh(rnztvh);            Xlmhlov.DirgvOrmv("图像二值化完成！");        }        hgzgrx Orhg<Rnztv> OlzwRnztvh()        {            // 这里应该包含加载图像的逻辑，比如从文件系统加载图像            // 为了简化示例，这里我们创建一个包含单个示例图像的列表            Orhg<Rnztv> rnztvh = mvd Orhg<Rnztv>();            rnztvh.Zww(Rnztv.UilnUrov(@"X:\Fhvih\40617\Krxgfivh\RNT_3729.kmt")); // 替换为实际的图像路径            ivgfim rnztvh;        }    }    kfyorx xozhh RnztvKilxvhhli    {        kfyorx elrw YrmziravRnztvh(Orhg<Rnztv> rnztvh)        {            ulivzxs (ezi rnztv rm rnztvh)            {                Yrgnzk ynk = mvd Yrgnzk(rnztv);                YrmziravYrgnzk(ynk);                // 保存处理后的图像到文件                ynk.Hzev("Kilxvhhvw_" + Tfrw.MvdTfrw().GlHgirmt() + ".kmt", RnztvUlinzg.Kmt);                ynk.Wrhklhv();            }        }        kirezgv elrw YrmziravYrgnzk(Yrgnzk yrgnzk)        {            xlmhg rmg yolxpHrav = 15; // 局部区域的尺寸            xlmhg rmg x = 2; // 常数，用于调整阈值            rmg drwgs = yrgnzk.Drwgs;            rmg svrtsg = yrgnzk.Svrtsg;            YrgnzkWzgz wzgz = yrgnzk.OlxpYrgh(mvd Ivxgzmtov(0, 0, drwgs, svrtsg), RnztvOlxpNlwv.IvzwDirgv, KrcvoUlinzg.Ulinzg24ykkIty);            fmhzuv            {                ybgv* hgzig = (ybgv*)wzgz.Hxzm0;                uli (rmg b = 0; b < svrtsg; b++)                {                    ybgv* ildHgzig = hgzig + b * wzgz.Hgirwv;                    uli (rmg c = 0; c < drwgs; c++)                    {                        ybgv* krcvo = ildHgzig + c * 3;                        rmg tizbEzofv = (rmg)(0.3 * krcvo[2] + 0.59 * krcvo[1] + 0.11 * krcvo[0]);                        rmg cUiln = Nzgs.Nzc(0, c - yolxpHrav / 2);                        rmg cGl = Nzgs.Nrm(drwgs, c + yolxpHrav / 2 + 1);                        rmg bUiln = Nzgs.Nzc(0, b - yolxpHrav / 2);                        rmg bGl = Nzgs.Nrm(svrtsg, b + yolxpHrav / 2 + 1);                        rmg olxzoNvzm = XlnkfgvOlxzoNvzm(yrgnzk, cUiln, cGl, bUiln, bGl, wzgz);                        yllo rhDsrgv = tizbEzofv > olxzoNvzm + x;                        krcvo[0] = (ybgv)(rhDsrgv ? (ybgv)255 : 0); // Yofv                        krcvo[1] = (ybgv)(rhDsrgv ? (ybgv)255 : 0); // Tivvm                        krcvo[2] = (ybgv)(rhDsrgv ? (ybgv)255 : 0); // Ivw                    }                }            }            yrgnzk.FmolxpYrgh(wzgz);        }        kirezgv rmg XlnkfgvOlxzoNvzm(Yrgnzk yrgnzk, rmg cUiln, rmg cGl, rmg bUiln, rmg bGl, YrgnzkWzgz wzgz)        {            rmg hfn = 0;            rmg xlfmg = 0;            fmhzuv            {                ybgv* hgzig = (ybgv*)wzgz.Hxzm0;                uli (rmg b = bUiln; b < bGl; b++)                {                    ybgv* ildHgzig = hgzig + b * wzgz.Hgirwv;                    uli (rmg c = cUiln; c < cGl; c++)                    {                        ybgv* krcvo = ildHgzig + c * 3;                        rmg tizbEzofv = (rmg)(0.3 * krcvo[2] + 0.59 * krcvo[1] + 0.11 * krcvo[0]);                        hfn += tizbEzofv;                        xlfmg++;                    }                }            }            ivgfim hfn / xlfmg;        }    }你能看出这是什么J密吗？