< *  적응형 이진화(Adaptive Threshold)  * >

◆ 적응형 이진화 알고리즘은 입력 이미지에 따라
    임곗값이 스스로 다른 값을 할당할 수 있도록 구성된 이진화 알고리즘 이다.
◆ 이미지에 따라 어떠한 임곗값을 주더라도 이진화 처리가 어려운 이미지가 존재한다.
◆ 예를 들어, 조명의 변화나 반사가 심한 경우 이미지 내의 밝기 분포가 달라 국소적으로
    임곗값을 적용해야 하는 경우가 있다.
◆ 이러한 경우 적응형 이진화 알고리즘을 적용한다면 우수한 결과를 얻을 수 있다.

----< 예제 : Adaptive_Thresholdr.py  >-------------------------------------------------------------------
import cv2

src = cv2.imread("tree.jpg")
gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
binary = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 467, 37)

cv2.imshow("binary", binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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