在python-opencv中有没有一种方法，能够自动确定canny变换图像的高阈值和低阈值，有的话请给出具体的代码

在Python OpenCV中，并没有直接提供一个内置的方法来自动确定Canny边缘检测的高阈值和低阈值。通常，这两个阈值需要根据具体的应用场景和图像内容自行设置，或者通过一些自适应的方式来确定。

一种常用的方法是使用Otsu's二值化算法（Histogram Equalization）作为参考，找到一个合适的全局对比度阈值，然后根据这个阈值来调整Canny的阈值。不过这种方法并不保证是最优的，因为Canny边缘检测更依赖于对图像细节的理解。

这里是一个简单的例子，展示了如何先进行Otsu's二值化，然后再基于此选择Canny的阈值：

import cv2
import numpy as np

def auto_canny(image, sigma=0.33):
    # 使用Otsu's算法计算阈值
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, low_threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    _, high_threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    # 使用双阈值Canny
    edges = cv2.Canny(image, low_threshold * sigma, high_threshold * sigma, apertureSize=3)
    
    return edges, (low_threshold, high_threshold)

# 加载图片并应用自动Canny
image = cv2.imread('your_image.jpg')
edges, thresholds = auto_canny(image)