咨询适用于鸟类图像二值化的阈值方法及参数，实现精准分割

方法选型背景 #

根据查阅的资料，高斯阈值法适用于光照条件多变的图像，因此我认为它是这类图像二值化的合适选择。若有更合适的方法，请告知。

自适应高斯阈值法测试 #

我已在目标图像上尝试应用自适应阈值法，代码如下：

filter4_result = cv2.adaptiveThreshold(filter3_result, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, block_size=5, constant=20)

处理后，鸟类被检测为单个连通区域，但同时识别出左下角和右下角的暗斑。请问是否存在自适应阈值参数组合可仅分割鸟类目标？若应采用其他技术，该选择哪种？

Otsu阈值法测试 #

我还尝试了Otsu阈值法，代码如下：

filter4_result=cv2.threshold(filter3_result,128,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

处理结果能很好地排除噪声，但会将鸟类拆分为多个独立连通区域。

核心需求 #

是否存在方法及对应参数，可仅检测图像中的鸟类且无干扰？我无需清晰轮廓，能正确计数即可。请问应采用哪种阈值方法及对应参数实现该目标？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sa'ad MuHammad