使用OpenCV提取图片中人物轮廓，并且将图片另存为

在使用OpenCV提取图片中人物轮廓的过程通常涉及以下步骤：

1. 读取图片：使用OpenCV中的`imread`函数读取目标图片。
2. 转换颜色空间：将图片从BGR颜色空间转换到灰度空间，以便处理，这可以通过`cvtColor`函数实现。
3. 应用阈值或边缘检测：为了更好地提取轮廓，通常需要先将图片二值化，这可以通过设置一个阈值来完成，可以使用`threshold`或`adaptiveThreshold`函数。
4. 寻找轮廓：使用`findContours`函数来检测和提取图片中的轮廓。
5. 处理轮廓：可以对提取到的轮廓进行筛选、排序等操作。
6. 保存图片：将提取了轮廓的图片保存到磁盘，这可以通过`imwrite`函数实现。

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用Python和OpenCV提取图片中的人物轮廓并另存为：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用阈值，获取二值化图像
_, binary_image = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓并绘制
for contour in contours:
    # 可以设置条件来过滤不需要的轮廓
    if cv2.contourArea(contour) > 100:  # 这里的100是一个示例值，实际应用中需要根据需要调整
        # 绘制轮廓
        cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 3)

# 保存图片
cv2.imwrite('path_to_save_image.jpg', image)

在上述代码中，`'path_to_image.jpg'`应替换为你的图片路径，`'path_to_save_image.jpg'`应替换为你希望保存的新图片路径。