python 对二值化图像中的边缘进行拟合曲线，并画图

要对二值化图像中的边缘进行拟合曲线，可以使用OpenCV库中的findContours和fitEllipse函数。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 拟合椭圆
ellipse = cv2.fitEllipse(contours[0])

# 绘制拟合椭圆
result = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.ellipse(result, ellipse, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
plt.imshow(result)
plt.show()

在这个示例中，我们首先读取了一个二值化图像。然后使用OpenCV的findContours函数找到了图像中的轮廓。我们只使用了轮廓中的第一个，因为我们假设这个二值化图像中只有一个边缘。然后，我们使用OpenCV的fitEllipse函数拟合了这个轮廓的椭圆。最后，我们使用OpenCV的ellipse函数在原始图像中绘制了这个拟合的椭圆，并将结果显示出来。

注意，这个示例只是针对一个二值化图像中的一个边缘进行拟合曲线的示例。如果图像中有多个边缘，或者需要拟合其他类型的曲线，就需要进行一些修改。