pythonopencv图像最外层轮廓提取

在Python中，使用OpenCV (cv2) 进行图像处理时，提取图像的最外层轮廓是一个常见的操作，通常用于形状检测或物体边界分析。以下是基本步骤：

1. **读取图片**：首先通过`cv2.imread()`函数加载图片。

import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')

2. **转换为灰度图**：因为轮廓检测通常基于灰度图像，所以使用`cv2.cvtColor()`将彩色图像转为灰度。

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. **二值化**：为了突出边缘，可以对灰度图像应用阈值处理，如`cv2.threshold()`。

_, thresh = cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

4. **找到轮廓**：使用`cv2.findContours()`函数，返回一个轮廓列表。注意这个函数返回的是两个级别的结构：外部轮廓和内部轮廓，我们一般只关心外部轮廓。

contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

5. **绘制轮廓**：如果需要可视化结果，可以用`cv2.drawContours()`在原图上画出所有的轮廓。

cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

6. **显示结果**：最后使用`cv2.imshow()`显示包含轮廓的图像。

cv2.imshow("Image with Contours", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()