用 Python 读入一幅灰度图像，用全局大津法，局部大津法进行 图像分割成前景和背景两个部分，比较两种方法的区别。

好的，这是一个图像处理问题，可以回答。对于全局大津法，它是一种基于灰度图像直方图分布的自适应阈值图像分割方法，通过最小化类内方差和最大化类间方差来确定最佳分割阈值，可以得到整幅图像的前景和背景；而局部大津法则是将图像分成若干个重叠的小块，分别计算每个小块的阈值，通过插值的方法获得整幅图像的前景和背景。两种方法的不同在于全局大津法只有一个阈值，对整幅图像进行分割，而局部大津法则可以根据不同区域的灰度特征，采用不同的阈值进行分割，适应性更强。