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开发一个基于OpenCV的图像二值化处理工具，使用cv2.threshold函数实现多种阈值处理方法（如OTSU、自适应阈值等）。要求：1. 支持上传图片；2. 提供多种阈值算法选择（BINARY、BINARY_INV、TRUNC、TOZERO、TOZERO_INV）；3. 集成OTSU自动阈值计算；4. 实时显示处理前后对比；5. 可调整阈值参数并立即预览效果；6. 支持结果下载。使用Python+Flask实现后端，HTML+JS实现前端交互界面。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个图像处理的小工具，主要功能是实现图片的二值化处理。二值化听起来简单，但实际开发中会遇到不少细节问题，比如如何自动选择最佳阈值、不同算法的效果差异等。好在有OpenCV的cv2.threshold函数和AI辅助开发工具，整个过程变得轻松不少。
核心功能设计这个工具需要支持上传图片，并提供多种阈值处理方法。OpenCV的cv2.threshold函数非常强大，内置了五种基础算法：BINARY（标准二值化）、BINARY_INV（反向二值化）、TRUNC（截断）、TOZERO（低于阈值归零）和TOZERO_INV（高于阈值归零）。每种算法对图片的处理效果差异明显，需要让用户能直观对比。
智能阈值选择手动调阈值很麻烦，特别是对不同光照条件的图片。OTSU算法能自动计算最佳阈值，我通过cv2.THRESH_OTSU参数实现了这个功能。实际测试发现，它对光照不均的文档扫描件效果特别好，能自动区分文字和背景。
实时交互实现前端用简单的HTML表单上传图片，JavaScript监听滑块变化实时发送请求。后端用Flask搭建，收到参数后调用cv2.threshold处理图片，返回base64编码的结果。这里遇到个坑：直接返回处理后的图片会导致前端刷新慢，后来改用WebSocket才实现真正实时。
效果对比优化最初只显示处理后的图片，用户很难判断效果。改进后界面分成左右两栏，左侧原图右侧效果图，中间加了个滑块可以调节阈值大小。还添加了放大镜功能，鼠标悬停时可以查看局部细节，这对调试阈值特别有用。
部署上线开发完成后，用InsCode(快马)平台一键部署特别方便。这个平台内置Python环境，不用自己配置服务器，上传代码就能生成可访问的网页应用。最惊喜的是他们的AI辅助功能，遇到OpenCV的报错时，直接粘贴错误信息就能得到修复建议。
整个项目从开发到上线只用了两天，比预想快很多。AI工具帮我解决了大部分语法和参数问题，而InsCode的部署功能彻底省去了环境配置的麻烦。如果你也想快速实现类似项目，强烈推荐试试这种开发模式——专注核心逻辑，让工具处理繁琐细节。
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