帮我写个代码，使用python将图片的蓝色通道灰度图提取出来后，用改进后的大津算法局部分割阈值，将图像二值化

以下是使用Python实现的代码，可以将图片的蓝色通道灰度图提取出来并使用改进后的大津算法进行局部分割阈值，将图像二值化：

import cv2
import numpy as np

def local_otsu(image, ksize=3):
    # 使用高斯滤波器对图像进行平滑处理
    blur = cv2.GaussianBlur(image, ksize=(ksize, ksize), sigmaX=0, sigmaY=0)
    # 初始化二值化图像
    thresh = np.zeros_like(blur)
    # 获取输入图像的行和列数
    height, width = image.shape[:2]
    # 将图像划分为4个子区域，并分别计算局部阈值
    for i in range(2):
        for j in range(2):
            # 计算子区域的左上角和右下角坐标
            x1, y1 = int(i * height / 2), int(j * width / 2)
            x2, y2 = int((i + 1) * height / 2), int((j + 1) * width / 2)
            # 获取子区域的灰度图像
            sub_image = blur[x1:x2, y1:y2]
            # 计算子区域的局部阈值
            _, sub_thresh = cv2.threshold(sub_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
            # 将局部阈值应用到对应的子区域中
            thresh[x1:x2, y1:y2] = sub_thresh
    # 返回二值化图像
    return thresh

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 提取蓝色通道灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.extractChannel(img, 0)

# 使用改进后的大津算法进行局部分割阈值二值化
thresh = local_otsu(gray)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Gray Image', gray)
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先使用`cv2.cvtColor()`函数将原始图像转换为灰度图像，并使用`cv2.extractChannel()`函数提取蓝色通道的灰度图像。然后，我们使用自定义的`local_otsu()`函数来执行改进后的大津算法局部分割阈值。最后，我们将二值化图像显示在屏幕上。

值得注意的是，我们在`local_otsu()`函数中使用了高斯滤波器来平滑图像，以减少噪声的影响。我们还将图像分成4个子区域，并分别计算每个子区域的局部阈值，以获得更好的二值化效果。