利用python cv2库，输入一张图片，提取出这张图片中暗部分的边框

可以通过以下步骤来实现：

1. 导入cv2库和numpy库

import cv2
import numpy as np

2. 读取输入的图片

img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. 对图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度

equ = cv2.equalizeHist(img)

4. 对增强后的图像进行高斯滤波平滑处理，去除噪声干扰

blur = cv2.GaussianBlur(equ, (5, 5), 0)

5. 对平滑后的图像进行边缘检测，提取出边缘

canny = cv2.Canny(blur, 30, 150)

6. 对提取出的边缘进行二值化处理，只保留边缘部分

ret, thresh = cv2.threshold(canny, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

7. 对二值化后的图像进行膨胀处理，增强边缘的连通性，得到最终的边框

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations = 1)

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

equ = cv2.equalizeHist(img)

blur = cv2.GaussianBlur(equ, (5, 5), 0)

canny = cv2.Canny(blur, 30, 150)

ret, thresh = cv2.threshold(canny, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations = 1)

cv2.imshow('Edges', dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，输入的图片路径需要根据实际情况修改。运行代码后，会弹出一个名为"Edges"的窗口，显示提取出的边框。