帮我写一段采用 OTSU 算法改进的Canny 算子边缘检测的基于python&opencv的代码

当然可以，以下是基于Python的OTSU算法改进版Canny边缘检测代码：

import cv2
import numpy as np

def otsu_threshold(img):
    # OTSU二值化处理
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,thresh = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    return thresh

def canny_detector(img, thresh1=100, thresh2=200, apertureSize=3, L2gradient=True):
    # Canny边缘检测
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray_img, thresh1, thresh2, apertureSize=apertureSize, L2gradient=L2gradient)
    return edges

# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# OTSU处理
otsu_img = otsu_threshold(img)

# Canny检测
canny_img = canny_detector(img)

# 比较Canny和OTSU+Canny结果，选择更优的结果
result_img = cv2.bitwise_or(otsu_img, canny_img)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里，我们首先对输入图像进行了OTSU二值化处理，然后使用OTSU二值化后的结果和Canny检测的结果进行了逐像素逻辑或运算，得到最终结果。

这种改进的方法可以弥补Canny算法在某些情况下对光照和噪声敏感的问题，从而提高边缘检测的准确性。