opencv python 假设将图像分离为RGB三个通道b, g, r = cv2.split() 对每个通道进行递归迭代，如何找到矩形外框并得到相应的分割阈值：def get_threshold(channel):

要找到矩形外框并得到相应的分割阈值，可以使用OpenCV中的轮廓（contour）函数和寻找最小外接矩形（boundingRect）函数。

1. 首先对每个通道进行二值化处理，可以使用Otsu自适应阈值处理方法：

ret, thresh = cv2.threshold(channel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

2. 然后使用轮廓函数找到二值化图像中的所有轮廓：

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3. 对于每个轮廓，使用寻找最小外接矩形函数得到它的外接矩形：

rect = cv2.boundingRect(contour)

4. 找到所有轮廓外接矩形的最小外接矩形，即为整幅图像的矩形外框：

x, y, w, h = cv2.boundingRect(np.concatenate(contours))

5. 最后可以计算出整幅图像的平均像素值作为阈值：

threshold = np.mean(channel[y:y+h, x:x+w])

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

def get_threshold(channel):
    # 二值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(channel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    # 找到所有轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 找到所有轮廓外接矩形的最小外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(np.concatenate(contours))
    # 计算阈值
    threshold = np.mean(channel[y:y+h, x:x+w])
    return threshold