使用opencv应用最佳熵自动阈值法进行图像分割代码

以下是使用OpenCV实现最佳熵自动阈值法进行图像分割的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 最佳熵自动阈值法
th, _ = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Segmented Image', th)
cv2.waitKey(0)

说明：

1. `cv2.imread('image.jpg', 0)`：读取名为`image.jpg`的图像并转换为灰度图像。

2. `cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)`：使用`cv2.THRESH_OTSU`标志进行最佳熵自动阈值法分割图像，并将结果保存在`th`中。

3. `cv2.imshow('Original Image', img)`：显示原始图像。

4. `cv2.imshow('Segmented Image', th)`：显示分割后的图像。

5. `cv2.waitKey(0)`：等待用户按下任意键，然后关闭窗口。