给出图像分割功能的关键代码部分

以下是使用Python和OpenCV库实现的基本图像分割代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

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

# 阈值处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。接着使用Otsu二值化方法对图像进行阈值处理，得到图像的前景和背景。然后使用形态学操作对图像进行处理，去除噪声和不必要的细节。最后，使用cv2.findContours()函数检测图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours()函数绘制检测到的所有轮廓。