scikit-image/skimage/filters/rank里面的otsu算法的代码哪位有啊，有没有c++版本的类似的方法

github上找到的如下：
def _otsu(dtype_t[:, ::1] image,
char[:, ::1] footprint,
char[:, ::1] mask,
dtype_t_out[:, :, ::1] out,
signed char shift_x, signed char shift_y, Py_ssize_t n_bins):

_core(_kernel_otsu[dtype_t_out, dtype_t], image, footprint, mask, out,
      shift_x, shift_y, 0, 0, 0, 0, n_bins)

看看下面的连接中的实现：

自适应阈值分割—大津法（OTSU算法）C++实现 - 未雨愁眸 - 博客园 大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法，是1979年由日本学者大津提出，并由他的名字命名的。大津法按照图像上灰度值的分布，将图像分成背景和前景两部分看待，前景就是我们要按照阈值分割出来的部分。背景和 https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411987.html

C++实现otsu算法_SwiftlyFly-CSDN博客_c++实现otsu 类间方差最大化阈值分割算法 (Otsu)可以自动计算图像二值化时的阈值，otsu的中心思想是阈值T应使目标与背景两类的类间方差最大。具体原理如下：        otsu是按图像的灰度特性，将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图 https://blog.csdn.net/u010213393/article/details/40901617