拖动候选阈值 T，观察它如何把灰度分成两类，以及类间方差何时达到最大。
当光照或场景变化让固定阈值失效时，只能靠人反复调整。Otsu 想根据图像本身的灰度分布，自动挑出最能区分目标与背景的那个阈值 T。
Otsu 的做法是逐一遍历候选阈值 T：按 T 把像素分成背景（≤T）与前景（＞T）两类，计算两类的类间方差 σB²；类间方差越大，说明两类被拉得越开，取让它最大的 T 作为最佳阈值。
拖动候选 T 观察两类统计量（ω0/μ0/ω1/μ1）与类间方差怎么随 T 变化；再切到“直接查看最佳 T”，对照 Otsu 最终选出的阈值和它的统计证据。
页面主线固定为：给一个候选阈值 T，把灰度分成两类，计算这两类被拉开的程度，再记录当前扫描到的历史最大值。学生看到的不是最后答案先出现，而是 T 如何一步步被筛出来。
当前只看这一个候选 T，它会把灰度直方图切成左侧背景类和右侧前景类。
证据不是“看起来像不像分开了”，而是看这两类的均值差和各自像素占比共同决定的类间方差。
扫描结束后，历史最大值对应的 T 就是 Otsu 阈值。
红线表示当前候选 T，绿色提示表示扫描到当前位置为止的历史最大 T。Otsu 不是直接找“最高的灰度柱”，而是找“让两类分开程度最大”的分界线。