contours, _ = cv2.findContours(img_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)，添加代码显示轮廓

`cv2.findContours()` 是 OpenCV 中用于查找图像中的轮廓（contours）的函数。在这个例子中：

- `img_binary` 是二值化的图像，即黑白分明的图像，用于提取边缘或物体的轮廓。
- `cv2.RETR_EXTERNAL` 表示只返回外部轮廓，即最外层的轮廓，不包括内部的小轮廓。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 表示使用简单的链编码压缩轮廓，这意味着连续的顶点会被合并为单个点，减少了存储空间。

当你运行这段代码后，`contours` 就是一个包含所有外部轮廓的列表，每个轮廓都是一个由 `(x, y)` 坐标对组成的二维数组。

为了显示这些轮廓，你可以使用 OpenCV 的 `cv2.drawContours()` 函数。这里是一个完整的示例代码片段：

import cv2
import numpy as np

# 假设 img_binary 是已经处理过的二值图像
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 创建一个空白图像来绘制轮廓
image_with_contours = img_binary.copy()

# 使用白色填充轮廓
cv2.drawContours(image_with_contours, contours, -1, (255, 255, 0), 2)  # 第三个参数是轮廓索引（-1表示所有的轮廓）

# 显示原始二值图像和轮廓图
cv2.imshow("Original Image", img_binary)
cv2.imshow("Image with Contours", image_with_contours)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先复制了 `img_binary` 以便不会修改原图像，然后用白色绘制出所有的轮廓。`cv2.waitKey(0)` 用来暂停窗口直到用户按下任意键，`cv2.destroyAllWindows()` 则关闭所有打开的窗口。

如果你有具体的 `img_binary` 图像，记得替换到上述代码中，然后运行即可看到结果。