图像otsu法阈值分割后，如何获取背景和目标的灰度均值及其最大类间方差，用python实现

可以使用 OpenCV 库来实现图像otsu法阈值分割并获取灰度均值和最大类间方差。

以下是示例代码：

import cv2

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

# otsu阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 计算背景和前景的均值和方差
bg_mean, bg_stddev = cv2.meanStdDev(img, mask=255-thresh)
fg_mean, fg_stddev = cv2.meanStdDev(img, mask=thresh)

# 计算类间方差
overall_mean = cv2.mean(img)[0]
inter_class_variance = (overall_mean - bg_mean[0])**2 * bg_stddev[0]**2 + \
                        (overall_mean - fg_mean[0])**2 * fg_stddev[0]**2

# 打印结果
print("Background mean:", bg_mean[0])
print("Foreground mean:", fg_mean[0])
print("Overall mean:", overall_mean)
print("Inter-class variance:", inter_class_variance)

需要注意的是，上述代码中的 `image.jpg` 是要被处理的图像文件的路径。此外，我们使用 `cv2.meanStdDev()` 函数来计算背景和前景的灰度均值和标准差，使用 `cv2.mean()` 函数计算整个图像的平均灰度值。最后，我们使用计算出的值计算类间方差。

这里的 `thresh` 是otsu阈值分割的结果，0-255表示黑白二值化的结果。