要获取一幅灰度图像的边缘和轮廓，分别使用基于梯度的方法和形态学的方法来实现，要求显示原图像和所得到的边缘图像。python代码及注释

好的，我会给你提供Python代码和注释来实现这个任务。首先，我们需要导入`cv2`库和`numpy`库。

import cv2
import numpy as np

然后，我们读取灰度图像并显示它：

img = cv2.imread('gray_image.jpg', 0)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.waitKey(0)

接下来，我们使用基于梯度的方法来获取边缘。我们可以使用`cv2.Canny()`函数来实现这个任务。该函数需要两个阈值作为输入参数，用于确定强边缘和弱边缘。在这里，我们将使用自适应阈值来自动确定这些阈值。

# 自适应阈值来确定强边缘和弱边缘
sigma = 0.33
v = np.median(img)
lower_thresh = int(max(0, (1.0 - sigma) * v))
upper_thresh = int(min(255, (1.0 + sigma) * v))

# 使用Canny函数来获取边缘
edges = cv2.Canny(img, lower_thresh, upper_thresh)
cv2.imshow('Canny Edges', edges)
cv2.waitKey(0)

现在，我们使用形态学方法来获取轮廓。我们可以使用`cv2.morphologyEx()`函数来实现这个任务。在这里，我们将使用一个结构元素来腐蚀图像，然后使用一个结构元素来膨胀图像，以便填充边缘并获取轮廓。

# 创建一个结构元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# 使用腐蚀和膨胀操作来获取轮廓
erosion = cv2.erode(edges, kernel, iterations=1)
dilation = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('Contours', dilation)
cv2.waitKey(0)

最后，我们显示所有的图像并释放内存。

# 显示所有的图像并释放内存
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Canny Edges', edges)
cv2.imshow('Contours', dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整的代码如下所示：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像并显示
img = cv2.imread('gray_image.jpg', 0)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.waitKey(0)

# 使用Canny函数来获取边缘
sigma = 0.33
v = np.median(img)
lower_thresh = int(max(0, (1.0 - sigma) * v))
upper_thresh = int(min(255, (1.0 + sigma) * v))
edges = cv2.Canny(img, lower_thresh, upper_thresh)
cv2.imshow('Canny Edges', edges)
cv2.waitKey(0)

# 使用腐蚀和膨胀操作来获取轮廓
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
erosion = cv2.erode(edges, kernel, iterations=1)
dilation = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('Contours', dilation)
cv2.waitKey(0)

# 显示所有的图像并释放内存
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Canny Edges', edges)
cv2.imshow('Contours', dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

你可以将代码中的`gray_image.jpg`替换为你自己的灰度图像文件名，并尝试运行它。希望这个代码对你有所帮助！