二值化算法

OTSU算法由OTSU于1979年提出，是一种用于图像二值化的高效算法。

其核心目的是将彩色图像分割为前景与背景两部分，通过设定阈值实现这一目的。

前景与背景的划分依据是图像中像素点的灰度值。

OTSU算法中，前景由n1、csum、m1表示，背景则通过n2、sum-csum、m2来表示。

关键在于选择衡量前景与背景差异性的标准，OTSU算法以最大类间方差作为衡量标准，类间方差用sb表示，最大类间方差用fmax。

将图像转换成灰度图像后，每个灰度等级代表一层，像素垂直叠加形成图像。

目的是找出一个灰度值作为二值化分界线，小于该值的像素归类为前景（像素越白），大于或等于该值的像素归类为背景（像素越黑）。

为了确定这个阈值，引入了方差的概念，方差越大，黑白对比度越强。

计算每个灰度值对应的前景和背景像素方差，找出方差最大的灰度值作为阈值。

需要定义几个符号来代表关键参数：图像宽度（h）、图像高度（w）、灰度阈值（t）、前景像素数量（n0）、背景像素数量（n1）等。

通过计算前景和背景的灰度累加和、数量比例、平均灰度值，利用公式计算类间方差（g），最终找到最大g对应的灰度值作为阈值。

实现OTSU算法的步骤包括图像灰度化、计算类间方差、遍历灰度值并查找最大方差对应的阈值。

代码实现通常包括对上述步骤的具体编程逻辑，通过算法计算得出最优阈值并应用于图像分割。