ostu改进canny边缘检测

根据引用[1]，OSTU算法是一种自适应阈值选择方法，可以根据图像的灰度分布特性自动确定二值化的阈值，从而解决了传统Canny边缘检测算法中阈值设定固定的问题。在OSTU改进的Canny边缘检测算法中，首先使用OSTU算法确定阈值，然后再将阈值作为Canny算法的参数进行边缘检测。这样可以使得边缘检测算法更加自适应外界环境的变化，提高了边缘检测的准确性和鲁棒性。

以下是OSTU改进Canny边缘检测的Python实现代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# OSTU算法确定阈值
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('OSTU Canny', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()