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che和otsu都是90年代的成熟算法，前者在医学影像领域小有名气，但在指纹识别这种低内存场景的民用领域讨论度却并不高，大家更多在讨论gabor滤波器和方向场估计，认为那才是解决指纹增强的正统道路。
至于otsu，在指纹识别领域反而被嫌弃，因为指纹图像存在严重的“双峰不明显”现象（背景和指纹灰度分布太接近），otsu计算出的全局阈值往往会把整张指纹图全部变黑或全部变白，鲁棒性甚至不如经验丰富的师兄“手调参数”。
“还真怀念opencv啊。”
写完遍历代码后，余江开始手写che算法，后世只需要一行代码的工作量，他在这里耗费了接近一个小时，最后当他把整个完整自动分割小程序完成时，时间刚好11点。
余江打开软盘，把徐师兄给他的100张低质量指纹拷贝到硬碟fger_seg_test文件夹，随后打开调试。
徐一博给他的指纹全部是日常采集报废丶只能靠人工手绘分割的问题样本，要么是局部光照不均丶一侧过暗一侧过曝；要么是指尖汗渍丶油脂糊化，纹路粘连发雾；要么是秋冬乾裂起皮丶纹路断裂缺损……反正就没有一张是正常的。
载入目录后，只用了不到10秒，分割便顺利完成，他看了一眼，按照实验室标准的像素级定量，分割准确率=像素匹配正确总数/整张图像总像素数，他这小玩意的分割准确率只有88%。
他很不满意，又调了两轮参数，直到把准确率干到了91%，这才把这小玩意封装成一个不到100k的可执行文件放进软盘。
“师兄，写了个小程序，fger_seg，你试试看，我先吃饭了。”
徐一博抬头，接过软盘，顺便伸了个懒腰，笑道：“这么快？你这是写了个啥？”
余江耸了耸肩：“就是个分割小程序，比你的好用多了。”
“行，那我试试看。”
当ap;前@章#节$内%容^不ap;完*整！要~查!看-完_整|章;节请退ap;出%阅#读|模*式！加载中...【指纹自动分割工具v1.0|che+otsu】
加载本地指纹库……检测到灰度bp图像：10166张
初始化局部均衡算子+大津阈值计算模块……完成
no.00001光照不均样本|自适应阈值：119|分割成功
no.00002背景污渍样本|自适应阈值：131|分割成功
no……分割成功
徐一博看着不断跳动的提示，先是凑近了一点，又眨了眨眼，随后皱起了眉头，直到五秒后，他才瞬间瞪大眼！