提取二维码轮廓并计算轮廓中心点

要提取二维码轮廓并计算轮廓中心点，可以使用OpenCV库来处理图像。以下是一个基本的示例代码。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('qrcode.png')

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

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 计算轮廓中心点
for contour in contours:
    M = cv2.moments(contour)
    cx = int(M['m10'] / M['m00'])
    cy = int(M['m01'] / M['m00'])
    cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取了一张二维码图像并将其转换为灰度图像。然后使用阈值化处理将图像转换为二值图像，并在二值图像中查找轮廓。接着，我们使用 `cv2.drawContours()` 函数在原始图像中绘制轮廓，并在每个轮廓中心点处绘制一个红色圆圈。

最后，我们使用 `cv2.imshow()` 函数显示图像，并等待用户按下任意按键后关闭窗口。

注意：本示例代码假设二维码图像中只有一个轮廓。如果图像中有多个轮廓，可以在循环中处理每个轮廓并计算它们的中心点。