10、背景分离 —— 大津算法

上一节学习了通过一些传统计算机视觉算法，比如Canny算法来完成一个图片的边缘检测，从而可以区分出图像的边缘。

今天再看一个视觉中更常见的应用，那就是把图片的前景和背景的分离。

前景和背景

先看看什么是前景什么是背景。

在图像处理和计算机视觉中，"前景"和"背景"是指图像中的两个主要部分。

1. 前景：前景是图像中引起兴趣或被重点关注的对象或区域。通常指的是图像中的主要目标，或者在图像处理中你想要从图像中提取或识别的对象。

2. 背景：背景是图像中与前景不同的、通常是次要的区域。

举个例子，上述图片，一只猫在一个花园中，那么照片中的猫就是前景，而周围的花园景色背景。

在一些图像处理任务中，准确地分割前景和背景非常关键，例如，在图像分割领域中，我们可能希望将图像中的不同对象分离开来，这通常需要识别和分割前景和背景。

如何区别前景和背景

在继续阅读之前，可以自己先想一下，如果自己来完成这个，在已学习的知识框架下，如何来完成图片的前景和背景的分离呢？

你可能会想到先简化一张图像，没错。我们已经介绍了灰度图，灰度图丢失了颜色信息，转而将彩色图像转化为了只有一个通道（灰度）的照片，在这样的照片里，所有像素的灰度值都限制在了0-255的范围内。

如果我们想要区分前景和背景，就需要找到一个阈值