che和otsu都是 90年代的成熟算法，前者在医学影象领域小有名气，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，因为指纹图象存在严重的“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，馀江开始手写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。
馀江打开软盘，把徐师兄给他的100张低质量指纹拷贝到硬盘fger_seg_test文档夹，随后打开调试。
徐一博给他的指纹全部是日常采集报废、只能靠人工手绘分割的问题样本，要么是局部光照不均、一侧过暗一侧过曝；要么是指尖汗渍、油脂糊化，纹路粘连发雾；要么是秋冬干裂起皮、纹路断裂缺损反正就没有一张是正常的。
加载目录后，只用了不到10秒，分割便顺利完成，他看了一眼，按照实验室标准的象素级定量，分割准确率=象素匹配正确总数/整张图象总象素数，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的可执行文档放进软盘。
“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？”
馀江耸了耸肩：“就是个分割小程序，比你的好用多了。”
“行，那我试试看。”
加载本地指纹库检测到灰度bp图象：10166张
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！
“我靠！”
他瞬间起身，鼠标快速点击界面的【分割】按钮。
“草！没停止按钮！”
徐一博看着迅速刷屏的编号和后面那一排分割成功的提示，他只感觉头皮瞬间发麻。
他几乎是有些畏惧地点击结果文档夹。
“馀江用了俩小时，写了自动指纹分割工具”
“自动分割，那要看什么指纹我去！全是垃圾指纹？！”周琴正不以为意，却猛地看到状态报告栏的说明，瞬间瞪大了眼：“这一秒多少张？”
“感觉有十张！”
徐一博指着下方的状态统计，目前显示【分割准确率】为91，他整个人的声音都在颤斗：“我不知道他这个是软件的执行报告成功率还是分割成功的准确率如果是分割准确率我他妈我他妈”
徐一博就没说下去了。
这些垃圾指纹，全是过不了他们自动分割算法所遗留下来的“垃圾”，但偏偏这些指纹，才是课题的重点！
因此，课题组才会人工肉眼分割。
这些光照不均、干枯、断裂、带有污渍和磨损的指纹，甚至他手动分割调整半天，有时候眼都盯瞎了，都只有50的准确率。
听着徐一博的声音，唐文杰师兄瞬间惊讶起来，他迅速将前两百张指纹的金标图拷贝进软盘。
随后，他取出软盘，走到徐一博的身后。
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