*char_threshold分割，顾名思义，这个函数就是对一张纸上的字符进行分割，纸张的颜色比较一***致，在光学下面图像的变化不是很大，一样的字符的灰度也很一致，通过这个函数我们能够在***直方图滤波后可以看到有两个波峰，高耸的波峰为纸张的底包，而平滑的小波峰则是字符对应***的灰度。
read_image(Alpha1,'alpha1')
get_image_size(Alpha1,Width,Height)
dev_set_color('white')
*原型为：char_threshold(Image, HistoRegion : Characters : Sigma, Percent : Threshold)
char_threshold(Alpha1,Alpha1,Characters,6,95,Threshold)
reduce_domain(Alpha1,Characters,ImageReduced)
dev_close_window()
dev_open_window(0,0,Width,Height,'black',WindowHandle)
dev_display(ImageReduced)
*原图 *提取后的图
*char_threshold区域提取
*原图的灰度直方图
*从上图我们可以看出，直方图中确实包含了2个波峰，高耸的波峰是基于字符的底色灰度，它们占有的面积较大，远远超过了字符的面积，而小波峰则代表了字符的区域，percent参数为底包灰度丢应直方图的频率占比，一般来说，设置95%获取了字符的概率较好。
* 提取后图的灰度直方图
*从上图和原图的灰度直方图，高耸的波峰（字符底色）被过滤掉了
*达到了分割的目的
