用python写一个局部阈值改进Canny算子的程序

以下是一个使用Python实现了局部阈值改进Canny算法的示例程序：

import cv2
import numpy as np

def local_threshold_canny(image, kernel_size=5, sigma=1, low_thresh=20, high_thresh=50):
    # 高斯滤波
    gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), sigma)

    # 计算局部阈值
    adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(gaussian, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

    # Canny边缘检测
    edges = cv2.Canny(gaussian, low_thresh, high_thresh)

    # 合并边缘
    edges = cv2.bitwise_and(edges, adaptive_thresh)

    return edges

# 读取图像
image = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用局部阈值改进Canny算法
canny = local_threshold_canny(image)

# 显示结果
cv2.imshow('Canny', canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例程序中，我们首先对输入图像进行高斯滤波，然后使用`cv2.adaptiveThreshold()`函数计算每个像素的局部阈值。接下来，我们使用`cv2.Canny()`函数进行Canny边缘检测，并使用`cv2.bitwise_and()`函数将Canny边缘检测结果和局部阈值结果进行合并。最后，我们将结果显示出来。