最大类间方差法（OTSU）
最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应阈值确定的方法，又叫大津法，简称OTSU。
它是根据图像的灰度特性，将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳阈值时，两部分之间的差别应该是最大的，在OTSU算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。
记T为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像的比例为w1，平均灰度为u1。首先计算平均灰度u，最大类间方差g的定义是：
g越大前景和背景的区别越大，因此可确定g最大时的阈值T。
注意最大类间方差属于全局算法，如果前景背景光照不均、噪声都可能会影响分割的结果，因此出现了局部的自适应阈值的方法。
OpenCV自适应阈值
阈值是根据像素邻域的均值或高斯加权和计算得到的，在窗口内大于阈值的元素保留，小于阈值的元素置零；接着平移window size距离，选择下一个窗口。？？
void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst,
double maxValue, int adaptiveMethod,
int thresholdType, int blockSize, double C );
- 参数3：预设满足条件的值，一般是255。
- 参数4：指定自适应阈值算法。可选择ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C两种。
- 参数5：指定阈值类型。可选择THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV两种。（即二进制阈值或反二进制阈值）。
- 参数6：表示邻域块大小，用来计算区域阈值，一般选择为3、5、7......
- 参数7：参数计算阈值，利用均值或加权和减去该参数最终得到阈值。
