如题，现在我要对一个无人机影像（下图）进行OTSU二值化处理，理论上来说先转成灰度图像，再简单的调用cv2.threshold()就行了。
# 大津阈值分割，将土壤像素点变为0，植被像素点为1
ret, th = cv2.threshold(gray, 0, 1, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # ret是获取到的最优阈值
带有黑边的遥感影像
但是可以看到，这个影像有个问题，它不是一个规则的区域。这样就使得这个影像周围存在大量的RGB值为(0,0,0)的黑边区域（转成灰度图像后这些区域值仍然是0）。
此时当我用threshold()的OTSU法去取二值化分割阈值时，因为OpenCV是根据影像的直方图操作的，而带有黑边的影像则存在大量的0值像素，使得直方图在0处出现一个错误的高峰（下图），进而导致OTSU法分割错误。
因为影像黑边产生的错误直方图，在0处出现了可怕的一个单峰
所以，请问该如何操作才能让threshold()只去做非黑边区域（非0区域）的二值化呢？也就是说直方图中能不能不包括黑边像素？
另外，我尝试过通过ArcGIS将黑边区域设置为noData，但是很遗憾当我导入到OpenCV打开后，貌似OpenCV还是会自动将这些noData空值区域又给它填上(0,0,0)的值。
本来看起来是个挺简单的问题，搞了很久都没搞定。到底该如何摆脱这些阴魂不散的黑边像素呢？
