背景がはっきりしないときは
背景を見分けるのが明確でないことがあります。画像の背景が比較的一様であれば、これまで練習したように threshold_otsu() を使ってグローバルしきい値を適用できます。一方、背景の照明むらがある場合は、適応的なしきい値（ローカルしきい値）である threshold_local() を使うと、より良い結果が得られることがあります。
この演習では、2つのしきい値処理（グローバルとローカル）を比較し、目的の二値画像を得るための最適な方法を見つけます。
画像は
page_image として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ画像処理
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the otsu threshold function
from skimage.____ import ____
# Obtain the optimal otsu global thresh value
global_thresh = ____(page_image)
# Obtain the binary image by applying global thresholding
binary_global = page_image ____ ____
# Show the binary image obtained
show_image(binary_global, 'Global thresholding')