智能车摄像头图像处理算法-大津法

大津法（Otsu's method）是一种常用的图像二值化算法，通常用于图像处理中的目标检测和分割任务。该算法基于灰度级直方图，通过寻找灰度级直方图的一个阈值，将图像分成两个类别：前景和背景。

大津法的核心思想是最大类间方差。算法首先计算出所有可能的阈值下的类间方差，然后选择具有最大类间方差的阈值作为最终的分割阈值。通过这种方式，最大化了前景与背景之间的差异，从而实现了较好的分割效果。

大津法的具体步骤如下：
. 计算图像的灰度级直方图。
2. 遍历所有可能的阈值t（从最小灰度级到最大灰度级），计算相应的类间方差。
3. 找到使类间方差最大的阈值t*。
4. 将阈值t*应用于原始图像，得到二值化图像。

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