采用大津法遍历图像值

大津法，也称为Otsu's Thresholding算法，是一种经典的二值化图像处理技术，用于将灰度图像分割成前景和背景两个部分。它由 Nobuyuki Otsu 在1979年提出，核心思想是通过计算图像像素值的直方图，并找到最佳阈值，使得前景和背景的方差最大化。

遍历图像值的过程如下：
1. **计算直方图**: 首先，对图像的每个像素值统计其频率，形成一个像素值分布的直方图。
2. **初始化变量**: 设定初始最大方差和对应的阈值，通常选择图像的第一个灰度级作为起始点。
3. **迭代过程**: 对于每个可能的阈值，计算分割后的前景和背景像素数，以及它们的平均灰度值。
- 计算前景像素的均值（假设所有小于等于当前阈值的像素为前景）
- 计算背景像素的均值（剩余像素为背景）
- 计算总的方差，即前景和背景方差之和减去两者均值的平方差。
4. **寻找最优阈值**: 找到使得方差最大的阈值，这通常是直方图上一个峰值的位置，此时前景和背景的差异最明显。
5. **二值化图像**: 根据找到的最佳阈值，将原图像转换为黑白二值图像。