1、常规的二值化，不能解决图片在不同的地方亮度深浅不一的情形：
def erzhihua(img,b,c):
……
其中的img是图片转化成的数组，b和c分别是二值化的阈值范围。
2、给出下面的图片。
3、对上面的图片进行二值化处理：
erzhihua(a,100,255)
看下面的图片，部分细节消失掉了。
4、erzhihua(a,150,255)
效果不佳。
5、erzhihua(a,200,255)
很糟糕的处理结果。
6、erzhihua(a,50,255)
1、通过上面的例子，可以看到，这个图片无论怎么调整阈值范围，所得到的二值化结果都不如意。
所以，需要局部二值化处理。
def jubuzishiyingerzhihua(a,n):
……
2、用局部自适应二值化处理图片：
U=jubuzishiyingerzhihua(a,6)
把图片分成了36（6*6=36）个小块，分别用每一块的平均亮度作为阈值，执行二值化。
3、分成100个小块：
U=jubuzishiyingerzhihua(a,10)
4、分成1296个小块，效果反而变差了：
U=jubuzishiyingerzhihua(a,36)
由此可见，并不是细分的越碎越好。
5、分成10000个小碎片：
U=jubuzishiyingerzhihua(a,100)
